A data-driven approach to modeling high-density terminal areas: A scenario analysis of the new Beijing,China airspace

Airports are being developed and expanded rapidly in China to accommodate and pro-mote a growing aviation market. The future Beijing Daxing International Airport (DAX) will serve as the central airport of the JingJinJi megaregion, knitting the Beijing, Tianjin, and Hebei regions together. DAX will be a busy airport from its inception, relieving congestion and accommodating growth from Beijing Capital International Airport (PEK), currently the second busiest airport in the world in passengers moved. We aim to model terminal airspace designs and possible conflicts in the future Beijing Multi-Airport System (MAS). We investigate standard arrival procedures and mathematically model current and future arrival trajectories into PEK and DAX by collecting large quantities of publicly available track data from historical arrivals operating within the Beijing terminal airspace. We find that (1) trajectory models constructed from real data capture aberrations and deviations from standard arrival procedures, validating the need to incorporate data on histor-ical trajectories with standard procedures when evaluating the airspace and (2) given all existing constraints, DAX may be restricted to using north and east arrival flows, constraining the capacity required to handle the increases in air traffic demand to Beijing. The results indicate that the termi-nal airspace above Beijing, and the future JingJinJi region, requires careful consideration if the full capacity benefits of the two major airports are to be realized.     

FMS的对象建模

进行FMS建模研究是研究FMS动态仿真软件的自动生成的前提.面向对象源于仿真,采用面向对象的建模方法,在FMS的分析、建模以及动态调度软件自动生成有着极大的优越性.本文首先研究了对象建模的方法,并以之为指导,建立了FMS的对象模型、功能模型和动态模型,为FMS动态仿真软件的自动生成打下了基础.     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

基于模型的民机自动飞行功能分析与设计

描述了民用飞机自动飞行系统基于模型的功能分析与架构设计过程。该研究采用符合现代系统工程理念的模型化设计形式,表明和确认系统功能在各种运行决策、人机交互和外部环境中的变化。它针对系统级功能静态、动态特性进行结构化分析和设计,系统性地研究外部对象、应用用例、功能逻辑、交联时序和状态跳转,在确认模型的合理性后生成逻辑架构与接口,将设计需求进行分配,用于设计实现和软硬件架构。该研究通过对飞行导引、自动推力、自动着陆、机组通告等功能的可用性和完整性进行分析检验,改进了功能需求设计。     

偏转弹头导弹的动力学建模方法研究

 偏转弹头是一种新的导弹操纵方式,动力学建模是对其研究的基础。偏转弹头导弹可以看成由弹头和弹体组成的多体系统,应用多体建模方法Schiehlen法建立系统的动力学模型。首先把弹头和弹体的运动状态用广义坐标表示,弹头的绝对运动由相对运动原理得到,根据牛顿 欧拉动力学方程分别写出弹头和弹体的质心移动方程和绕质心的转动方程,再运用达朗伯原理的理想约束性质消去方程中包含的约束力,同时方程的数目也减少到与系统的自由度数相同,从而得到维数与系统自由度数相同的二阶标量微分方程组。最后仿真验证模型,并分析得到偏转弹头导弹的一些特点,即偏转弹头导弹具有控制效率高,机动过载大,响应速度快等优点,是一种有效的快速响应控制方式。研究表明对于像偏转弹头导弹这类刚体数目少、但自由度数目较多的多体系统,其动力学建模适合使用Schiehlen法。     

变体无人机动力学模型及切换控制研究

针对能够在飞行过程中进行结构变形的变体无人机,考虑由变形引起的气动力与力矩,惯性力与力矩的非线性变化,建立其在质点系假设条件下的多体动力学模型。根据切换系统理论,将变体无人机视为一类线性切换系统,选择设计点,采用极点配置方法针对各设计点处的线性子系统设计控制器,再制定以变形量为决策变量的控制切换方案,构成切换控制系统。通过建立公共Lyapunov函数,推导了能够保证闭环切换系统在结构变形过程中一致有界的充分条件。以变体无人机Fire-Bee为例,验证了方案的有效性,仿真结果表明闭环系统无论在固定结构下还是变形过程中都具有良好的动态特性。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证

 为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。     

直升机六自由度仿真研究

建立了直升机剐体运动的六自由度仿真模型。用试飞数据进行参数识别，建立了气动导数数据库并以此计算气动力；将仿真结果与试飞结果对比，并进行了直升机机动飞行仿真计算。结果表明：六自由度仿真模型能够得到较好的仿真结果。     

反导战术C4I系统中的拦截决策建模与仿真

在多枚来袭导弹情况下，形成反导拦截决策很容易引起计算内存混乱及CPU计算速率慢的问题。研究了应用面向对象及多线程编程技术，合理封装各个战术C^4I系统组成的对象，并利用多CPU的计算能力进行并行拦截决策。仿真表明，采用多线程偏程技术可使整个拦截决策过程更加可靠、迅速。     

烧蚀反应动力学参数的确定

本文提出了一种理论模型与实验相结合确定碳基材料烧蚀反应动力学参数(活化能和指前因子)的方法。首先建立了碳基材料热化学烧蚀的湍流边界层模型,运用数值方法对边界层守恒方程组、表面烧蚀和固相热传导进行耦合求解,计算过程中不需要事先假设烧蚀的控制类型。其次,在电弧加热器中模拟火箭发动机喷喉的烧蚀环境进行烧蚀材料与氧化性气体反应的烧蚀实验。最后,运用所建立的模型和在电弧加热器上的实验结果进行预测比较,确定烧蚀反应的动力学参数。作为实例,确定了石墨与CO_2的烧蚀反应的动力学参数。