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。     

我国高职教育改革发展现状的思考——以西安航空职业技术学院为例

高等职业教育在现代职业教育体系建设进程中具有引领作用,《教育纲要》给职业教育提出新课题,国家产业发展趋势给职业教育提出新思考,向中国创造转变给职业教育提出新期望。以西安航空职业技术学院为例分析高职教育改革的现状和发展方向。高职院校必须根据自身所处的区域社会经济环境来制定学校发展战略,明确定位,办出特色,这对高职高专院校的发展具有一定的借鉴和现实意义。     

一种空间非合作目标的稀疏点云配准算法

点云数据配准是三维重构的关键技术之一,为了提高空间非合作目标的稀疏扫描点云数据配准的速度和精度,提出一种改进的基于四点算法的全局配准算法进行初始配准,再使用迭代最近点算法精确配准.针对直接扫描所得到点云数据量大的问题,本文提出一种基于KD Tree点云均匀采样简化算法,并且对传统基于四点算法中的阈值参数进行了统一,确定了各误差阈值参数和点云密度之间的关系.仿真结果表明,该方法能够快速、有效地实现卫星稀疏点云的配准,改进的四点算法配准耗时仅为几何哈希算法的42.49%.     

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.     

基于双目视觉的非合作目标逼近控制系统设计与仿真

主要研究空间非合作目标近距离逼近过程的控制系统设计与仿真问题.针对采用双目视觉敏感器实现对非合作目标的观测情况,提出一种考虑成像误差的目标位置矢量计算方法,有效保证目标位置解算的可行性.在主星视线坐标系下,分别考虑逼近过程的最大相对速度约束、控制推力和力矩约束,设计了基于非线性项解耦的递阶饱和PID形式的近距离逼近位置控制律和姿态控制律,并在逼近过程中设置停泊点以确保与目标无碰撞.最后对典型航天器非合作目标抓捕任务进行了数学仿真,仿真结果表明所提出的方法可在满足各种约束的情况下有效实现任意方向的空间非合作目标的抓捕任务.     

推力协同的大柔性飞行器纵向姿态控制

为了研究大柔性飞行器飞行/结构耦合动力学特性,提出了改进的面向控制的大柔性飞行器多体模型,开展了大柔性飞行器纵向动力学耦合特性分析与推力协同下纵向姿态控制律设计。采用二面角动态近似描述大柔性飞行器结构动力学特征,并推导了纵向耦合动力学模型。根据改进模型在配平点处的线性化模型,分析了飞行/结构耦合系统的纵向稳定性与结构变形量之间的关系。针对大柔性飞行器姿态稳定与跟踪,设计了纵向姿态控制器。与常规飞行器相比,大柔性飞行器飞行过程中会发生大变形,当载荷较大时,配平构型近似“U”形,此时纵向动力学具有长周期不稳定的特征。分析结果表明:大柔性飞行器各模态之间的耦合程度随着变形的增大而增大。此外,纵向姿态控制需要升降舵与推力协同控制速度和俯仰角并且考虑结构动力学的影响,否则飞行/结构的耦合作用会导致姿态跟踪误差衰减缓慢甚至发散。      

海上多任务飞机与无人机协同反潜作战研究

海上多任务飞机将成为海军执行海上巡逻侦察和反潜作战的主力航空武器装备,海上多任务飞机与无人机联合编队进行协同反潜作战将是未来航空反潜的发展趋势和重要作战方式之一。介绍P-8A海上多任务飞机主要系统配置和作战能力,分析海上多任务飞机的作战使用以及海上多任务飞机与无人机协同作战的概念和模式,包括协同态势感知和协同攻潜作战,指出了未来海上多任务飞机与无人机协同作战涉及的主要关键技术。     

主-从多飞行器三维分布式协同制导方法

针对三维空间下的多飞行器协同打击问题,基于主飞行器和从飞行器架构提出了两种分布式协同制导方法,实现了所有飞行器最终对目标的同时命中。方法1在定义协调变量的基础上,通过对所选协调变量的一致性协同控制使从飞行器状态同步于主飞行器状态。方法2提出了分布式观测器对主飞行器的状态进行准确估计,各从飞行器通过跟踪观测的主飞行器状态信息实现命中时间的一致。理论分析表明,两种方法都可保证多飞行器同时命中目标。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于旋转矩阵的预设时间航天器编队姿态协同控制

由多个航天器组成的编队系统对复杂的环境往往具有较高的适应性和容错性,能更高效率地完成单航天器难以完成的任务。因此主要针对多航天器系统的姿态协同控制问题,提出一种基于旋转矩阵的预设时间控制算法。首先,为了避免航天器姿态建模的奇异性和模糊性问题,采用旋转矩阵对航天器的姿态进行统一描述,同时结合有向的通信拓扑对航天器姿态协同控制系统进行建模。其次,为赋予系统可控的收敛速度,提出一种基于滑模的预设时间控制算法。该算法的引入使得航天器编队系统的收敛时间可以在合理的范围内任意给定。此外,为了实现系统对参数摄动和外部干扰的鲁棒性,采用神经网络和自适应算法对不确定性进行在线估计与补偿。最后,通过理论分析和数值仿真验证了所提预设时间控制算法的有效性。     

变形翼的分布式协同控制方案

搭建了一个基于相互作用的智能体阵列的变形翼模型。针对该模型,提出了一种分布式协同控制方案,以驱动翼面准确平滑地变形至期望翼型。分析变形翼系统在采样通信约束下的稳定性,给出了基于Lyapunov-Krasovskii稳定性理论的稳定性判据。利用锥补线性化方法,提出了控制器设计的算法。最后使用Matlab进行变形翼的仿真,结果证明了提出方法的可行性。