无人机前开伞式降落过程动力学建模与仿真

文章分析了某型无人机降落伞回收阶段的动力学过程,对各工作阶段的无人机和降落伞的组合体进行了数学建模,使用Matlab软件中的Simulink组件搭建了无人机伞降过程的仿真模型,按照真实飞行和回收工况进行了计算,通过仿真结果与试验数据的比较,验证了模型的正确性.     

快速成形技术在模具制造中的应用

快速成形技术是一种先进的、新型的制造技术，本文介绍了快速成形技术的主要类型和工作过程，并讨论了它在模具制造中的应用。     

基于启发式自适应离散差分进化算法的多UCAV协同干扰空战决策

 研究了多无人作战飞机(UCAV)协同干扰空战决策(MUCJAD)问题,在干扰效能评估指标量化方法的基础上为该问题建立了优化模型。为有效求解该模型,提出一种启发式自适应离散差分进化(H-SDDE)算法。在H-SDDE算法中,设计了包含4种候选解产生策略的候选策略池,引入了候选解产生策略及其参数的自适应学习过程。此外,结合实际问题为算法设计了基于威胁度的扩展型整数编码方案、基于威胁度的启发式个体调整操作、基于约束满足的个体修复操作。在12个测试实例上进行了仿真验证,结果表明,H-SDDE算法与其他同类算法相比在求解质量和求解速度上具有明显优势,能够更好地发挥多UCAV协同干扰整体效果。     

Cooperative task assignment of multiple heterogeneous unmanned aerial vehicles using a modified genetic algorithm with multi-type genes

The task assignment problem of multiple heterogeneous unmanned aerial vehicles （UAVs）, concerned with cooperative decision making and control, is studied in this paper. The heterogeneous vehicles have different operational capabilities and kinematic constraints, and carry limited resources （e.g., weapons） onboard. They are designated to perform multiple consecutive tasks cooperatively on multiple ground targets. The problem becomes much more complicated because of these terms of heterogeneity. In order to tackle the challenge, we modify the former genetic algorithm with multi-type genes to stochastically search a best solution. Genes of chromo- somes are different, and they are assorted into several types according to the tasks that must be performed on targets. Different types of genes are processed specifically in the improved genetic operators including initialization, crossover, and mutation. We also present a mirror representation of vehicles to deal with the limited resource constraint. Feasible chromosomes that vehicles could perform tasks using their limited resources under the assignment are created and evolved by genetic operators. The effect of the proposed algorithm is demonstrated in numerical simulations. The results show that it effectively provides good feasible solutions and finds an optimal one.     

无人机绳钩回收系统参数设计

以某型无人机回收方案设计研究为背景,分析影响无人机绳钩回收系统回收性能的参数,对无人机绳钩回收系统建立多目标优化模型。运用多目标遗传算法进行优化设计获得优化结果。多目标优化用于无人机绳钩回收系统参数优化,可以更加合理地评价回收系统参数最佳组合,提高设计效率。结果表明,通过改善绳钩回收系统参数,回收性能得到优化,无人机拦停时间减少,在实际回收中有一定参考价值。     

无人机近距编队飞行建模与仿真

无人机编队飞行有着单架无人机无法比拟的优点,但属于较新的研究领域。从无人机未来发展需求出发,根据近距编队的特点,提出了一种近距编队控制方法,并以双机近距编队为基础对控制律设计和算法实现进行了研究。通过建立僚机旋转参考系下的双机编队相对运动模型,同时考虑长机翼尖涡对僚机产生的气动耦合效应,基于PI控制设计了一种无人机近距编队飞行控制器,通过仿真验证和比较分析,证明僚机可以很好地跟随长机的机动保持编队构型,验证了提出的编队飞行控制方法的可行性和有效性。     

基于A~*定长搜索算法的多无人机协同航迹规划

基于多无人机同时作业情况下的航迹规划问题,提出了一种A*定长航迹搜索算法.该算法通过选择代价值最接近给定值的节点作为最佳节点,得到定长规划航迹,接着进一步通过限定最佳节点的选择范围,改善了航迹的可飞性.仿真结果表明,利用该算法规划的定长航迹长度误差可以控制在1.4％以内,协同航迹长度误差可以控制在0.8％以内,能够满足多无人机同时到达的一般要求.     

基于HMDP的无人机三维路径规划

路径规划是UAV(Unmanned Aerial Vehicle)自主飞行的重要保障.初步建立了基于MDP(Markov Decision Processes)的全局路径规划模型,把UAV的路径规划看作是给定环境模型和奖惩原则的情况下,寻求最优策略的问题;为解决算法时空开销大、UAV航向改变频繁的缺点,提出一种基于状态聚类方法的HMDP(Hierarchical Markov Decision Processes)模型,并将其拓展到三维规划中.仿真实验证明:这种简单的规划模型可以有效解决UAV的三维全局路径规划问题,为其在实际飞行中的局部规划奠定了基础.     

基于速度矢量场的无人机实时动态航路规划

针对局域动态环境中无人机实时航路规划展开研究,提出了一种基于速度矢量场的二维动态实时航路规划方法。通过建立不同空间特征区域速度场模型,实现了速度场驱动下的无人机航路规划。文中采用虚拟目标点法解决了速度矢量场航路规划局部陷阱问题;采用探测步长法,实现了无人机机动约束的融合,解决了航路可飞性问题;在动态实时规划应用中,确立了环境信息更新方法,实现了对动态环境的描述。通过仿真验证,表明速度矢量场法能够根据动态环境信息及时规避威胁到达目标点,算法具有良好的完备性和实时性,适用于局域动态环境中的快速航迹规划。     

某型无人机着陆回收可行性研究

无人飞行器结构硬着陆或坠落时,碰撞过程有可能给飞行器结构带来损伤,影响飞行器重复使用.本文利用碰撞仿真技术,对无人飞行器硬着陆仿真方法进行了研究,分析了某型无人机硬着陆回收的可行性.建立了其着陆速度、着陆姿态角与过载的关系,该结果可用于该型无人机的修改设计及结构耐撞性能的评估.