飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

涡环伞降末敏子弹的稳态扫描动力学特性

综合采取理论建模、高空自由落体试验及可视化仿真相结合的方法,研究了一种涡环伞降末敏子弹的稳态扫描动力学特性。基于第一类拉格朗日方程,建立了由弹体、降落伞、伞盘、摩擦盘、连杆所组成的五刚体动力学模型,并应用ADAMS、MATALB及VR相结合的方法进行了弹道计算和可视化仿真研究。通过在高空热气球上投放试验样弹的方法,得到了伞弹系统的运动图像、平均落速、转速等弹道数据。对比研究得出:涡环伞的运动稳定性良好,可使末敏子弹保持匀速旋转降落状态,弹体达到稳定后的落速约为13.5 m/s,转速约为3 r/s,稳态扫描角接近于弹体的静态悬挂角,仿真计算与试验结果的一致性较好。      

民机环控系统压力传感器测试台的设计

压力传感器作为民机环控系统中的关重成品件,其性能好坏直接影响飞机空气系统的管理。为保证其装机质量,提升飞机研制和批产效率,设计了一套压力传感器自动测试台,用于压力传感器的性能测试。首先介绍了压力传感器在机上的功能、分类以及性能参数;然后根据其测试特性,分别从硬件构架、设备选型、测试软件以及配套设备等四个方面阐述了压力传感器测试台的设计方案,实现通过测试软件对压力传感器测试压力和温度的自动控制,并在测试压力和温度达到稳定后,自动采集压力传感器输出的电压信号,经过数据处理后生成测试报告并判断测试结果;最后列出了压力传感器测试台的应用范围和意义。     

飞行器体系优化设计问题

针对传统的飞行器设计与体系（SOS）设计相互独立造成的飞行器实际作战效能不足的问题,对同时考虑飞行器与体系耦合设计的飞行器体系优化设计问题展开研究。首先,根据体系工程（SOSE）原理给出了耦合飞行器设计与体系结构设计的飞行器体系优化设计问题的基本概念与通用数学定义;其次,基于多层体系架构,构建了飞行器体系设计优化模型,提出了包含问题定义、体系架构建模、学科建模、优化求解4个步骤的通用建模求解流程;最后,以巡飞/精确打击武器协同作战为例,构建了面向任务成本最低、时间最短的协同作战体系最优化问题并对其进行优化求解。与先设计飞行器后设计体系结构的解耦设计结果对比表明,解耦优化设计忽略了体系结构与飞行器的强耦合特征,无法最优化体系效能;耦合优化设计能够获得体系效能最大化的飞行器设计方案。     

基于航空装备维修数据的维修需求预测方法

飞机的维修活动是装备管理工作的重要内容,但是飞机具有产品结构复杂、使用环境复杂的特点,建立在经典大样本同总体分布模型假设的维修需求预测方法难以适用。文章基于航空装备维修保障数据,围绕飞机维修需求预测问题,辨识影响维修需求的主要因素,采用数据驱动的方法建立飞机损伤程度模型,提出了一种飞机维修需求预测的新方法,并通过实测数据的分析处理,验证了方法的可行性。     

基于模糊动态逆的飞机直接升力控制

针对飞机的直接升力控制问题,设计了一种将动态逆控制器和模糊控制器结合使用的新方法,并在系统参数优化过程中对ITAE准则进行改进。在ITAE准则的基础上,引入对正向误差的积分从而约束系统响应的超调量。通过对单纯直接升力控制模态和垂直平移控制模态的仿真实验,表明文章的模糊动态逆控制器能够实现具备良好鲁棒性的直接升力控制;通过对比模糊动态逆控制器和动态逆控制器的仿真结果,表明模糊动态逆控制器的动态性能和稳态性能优于动态逆控制器。     

直升机抛射物体平衡及稳定性分析

基于部件级建模理论建立了建立直升机-外挂装置系统六自由度飞行动力学模型。对所建模型进行了配平计算,与参考数据进行了对比。计算分析了不同速度下采用不同方式抛射物体时直升机的稳定性。结果表明,单侧抛射由于反冲力不对称,抛射物体对于直升机的滚转角和横向周期变距有显著的影响;随飞行速度增大,抛射物体对于直升机横向荷兰滚模态稳定性影响增大,当前飞速度达到50m/s以上时,荷兰滚模态演变为两个发散的非周期模态,稳定性明显变差,直升机应在较低速度下抛射物体。      

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

旋翼桨叶结冰对直升机飞行性能的影响

采用由翼型冰风洞试验推导而来的工程公式,将旋翼结冰模型嵌入离散格式的旋翼气动模型,分别计算结冰后每个桨盘网格区域的翼型升、阻力系数的增量和挥舞系数的增量,建立了结冰后的UH-60A直升机飞行力学模型.结合发动机功率数据,通过改变结冰条件,研究了不同结冰参数对最大平飞速度、最大垂直爬升率和最大爬升率的影响.结果表明:在环境温度为0~-10℃时,降低环境温度会严重降低飞行性能;液态水含量对所选性能指标有一定影响;水滴直径对最大平飞速度的影响较小,对爬升性能的影响可忽略不计;飞行性能指标随结冰时间呈线性下降趋势.      

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。