战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

超声速膨胀角入射激波/湍流边界层干扰直接数值模拟

为了揭示膨胀效应对激波/湍流边界层干扰区内复杂流动现象的影响规律,采用直接数值模拟方法对来流马赫数2.9、30°激波角的入射激波与10°膨胀角湍流边界层相互作用问题进行了数值研究。系统地探讨了激波入射点分别位于膨胀角上游、膨胀角角点和膨胀角下游3种工况下膨胀角干扰区内若干基本流动现象,如分离泡、物面压力脉动及激波非定常运动、湍流边界层统计特性和相干结构动力学过程等。结果表明,激波入射点流向位置改变对分离区流向和法向尺度的影响显著,尤其是当激波入射点位于角点及其下游区域。研究发现,膨胀角干扰区内物面压力脉动强度急剧减小,分离区内压力波向下游传播速度将降低而在膨胀区内将升高,膨胀效应极大地抑制了分离激波的低频振荡运动。相较于入射激波与平板湍流边界层干扰,入射激波流向位置改变对膨胀角再附区速度剖面对数区及尾迹区影响显著,将导致其内层结构参数升高而外层降低,近壁区内将呈现远离一组元湍流状态的趋势。此外,流向速度脉动场本征正交分解分析指出,主模态空间结构集中在分离激波及剪切层根部附近而高阶模态以边界层内小尺度正负交替脉动结构为主。低阶重构流场结果表明,前者对应为分离泡低频膨胀/收缩过程而后者表征为分离泡高频脉动。     

小型固定翼无人机集群综述和未来发展综述

围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。     

膨胀效应对激波/湍流边界层干扰的影响

采用直接数值模拟方法对来流马赫数2.9,30°激波角的入射激波与膨胀角湍流边界层干扰问题进行了数值研究。入射激波在壁面上的名义入射点固定在膨胀角角点,膨胀角角度分别取为0°、2°、5°和10°。通过改变膨胀角角度,考察了膨胀效应对干扰区内复杂流动现象的影响规律和作用机制,如分离泡、物面压力脉动特性、膨胀区湍流边界层和物面剪切应力脉动场等。研究发现,膨胀角角度的增大使得分离区流向长度和法向高度急剧降低,尤其是在强膨胀效应下分离泡形态呈现整体往下游偏移的双峰结构。物面压力脉动功率谱结果表明,膨胀角为2°和5°时,分离激波的非定常运动仍表征为大尺度低频振荡,而膨胀角为10°,强膨胀效应极大地抑制了分离激波的低频振荡,加速了下游再附边界层物面压力脉动的恢复过程。膨胀区湍流边界层雷诺剪切应力各象限事件贡献和出现概率呈现逐步恢复到上游湍流边界层的趋势,Görtler-like流向涡结构展向和法向尺度变化剧烈,同时在近壁区将诱导生成大量小尺度流向涡。此外,物面剪切应力脉动场的本征正交分解分析指出,膨胀效应的影响体现在低阶模态能量的急剧降低从而使得高阶模态的总体贡献相对升高。     

基于RANS/LES混合方法的分离流动模拟

飞行器在大迎角、快速俯仰机动时,流场中含有大尺度、非定常的涡结构,传统雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型不能准确模拟流场结构,根据国际上相关研究的发展趋势,需要采用混合RANS/大涡模拟（LES）模型来对复杂分离流动进行准确模拟。本文对基于分区混合与湍流尺度混合的双重RANS/LES混合计算模型进行发展与应用。通过典型简化模型的静、动态湍流大分离流动,测试和验证所采用的脱体涡模拟（DES）类方法,重点研究改进的延迟DES （IDDES）模型在动态问题应用中的正确性和有效性,并对所采用的数值模拟方法和相应的计算软件的可靠性、鲁棒性以及精度进行了考核验证。典型算例包括超声速圆柱底部流动、跨声速方腔流动、NACA0015机翼深失速分离涡模拟等。计算表明：发展的IDDES类混合计算模型可有效解决对数层不匹配的问题;对于定态非定常分离流动,DES、DDES、IDDES等模型计算结果差别不大,随着流动的非定常特性增强,IDDES模型的优势逐渐显现;对于动态非定常分离流动,则需要采用IDDES类模型。     

0.3 m低温风洞液氮供给系统研制

基于系统级的一维热流体模拟分析,建立了适用于研究分析0.3 m低温风洞液氮供给系统的数学模型,并开展了系统漏热、两相流及缓冲罐中液氮容积等流体动力学分析;在系统现有控制策略及试验数据的基础上,基于该数学模型开展了系统压力动态响应分析,获得了在阀门动态调节过程中管网压力的瞬态响应,计算结果与试验值的总体误差控制在10%以内。喷射压力一致化改造避免了阀间干扰,添加的回流管道消除了供给末端的两相流现象,使喷射压力控制精度达到1.1%,调节时间减少到23 s,实现了风洞总温快速安全调节和精确控制。     

Coactive design of explainable agent-based task planning and deep reinforcement learning for human-UAVs teamwork

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

Corrosion mechanism investigation of TiN/Ti coating and TC4 alloy for aircraft compressor application

It is imperative to develop multifunctional erosion and corrosion resistant coatings for compressor blades of aircraft engines in harsh environment. PVD (Physical Vapor Deposition) technology has the advances in processing erosion-resistant coatings; however, the performance of PVD coatings to combat corrosion depends on various coating defects. Determining and comparing the corrosion performances of PVD TiN/Ti coating and uncoated TC4 alloy was the main objective of present work. The 960 h salt spray corrosion and 116 h hot corrosion tests were conducted to simulate the grounding and working environments of the aircraft compressors. The corrosion mechanisms due to the coating defects such as pinhole, columnar boundary and large grain were analyzed based on the OM, Confocal microscope, electrochemical measurements, SEM, XRD and EDS results. Owing to the disordered state associated with the columnar boundary and the coating defect, nitrogen could be easily replaced by oxygen in the hot corrosion process, these structures were channels for fast diffusion of oxygen. Moreover, the Gibbs energy changes of Ti oxidation and TiN oxidation were thermodynamically calculated according to the working condition of aircraft compressors, and considerable research effort was focused on mapping out the phase diagram of Ti, TiN and high pressure gases. The findings of this research can provide insights into developing multifunctional coatings for future aircraft engines.     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

智慧温室群远程监控系统通信设计

温室监控系统是对温室环境中温度、湿度、光照度等环境因子实施监测与调控的农业设施,可确保农作物获得最适宜的生长发育环境。针对现有温室监控系统在通信上存在距离受限、组网复杂、能耗高且基本仅能实现单个温室控制的问题,设计了一种基于LoRa和NB-IoT相结合的智慧温室群远程监控系统通信模式。该模式以STM32F103C8T6单片机为核心控制器件,采用ATK-LoRa SX1278和NB-IoT模块自组无线通信网实现数据的远程交互。测试结果表明：采用该通信模式可实现温室群中各温室间距离在2km范围内的数据采集、处理和传输,其通信距离远、功耗低,数据传输可靠性符合现代化农业物联网的需求。