分布式涵道尾桨气动噪声特性研究

为研究新型分布式涵道尾桨噪声特性，建立了基于滑移网格和可穿透积分面的分布式涵道尾桨气动、噪声特性分析方法并验证了方法的有效性。流动控制方程采用非定常雷诺平均N-S方程，空间离散采用二阶逆风Roe格式，时间推进方法采用隐式LU-SGS格式，湍流模型采用S-A一方程湍流模型，噪声求解方法采用FW-H方程。基于建立的方法，对比分析了传统变总距孤立尾桨和电动变转速多涵道尾桨气动与噪声特性。结果表明：相同气动力状态下，相比于变总距孤立尾桨，在尾桨噪声主要影响方位（桨盘平面内），三涵道尾桨噪声降低5～6 dB。随着转速降低，分布式涵道尾桨噪声声压级逐渐降低。     

一类具有分布时滞和离散时滞中立型积分微分方程周期解

考虑了具有分布和离散时滞的方程tt dd t x(t)(-)B(t,s)x(s)ds =C(t,s)x(s)ds +i=l(t,x(t -(t)))+b(t) ∫-∞ A(t,x(t))x(t)+ ∫-∞ ∑giτi周期解的存在性问题。文章通过利用线性系统的指数二分性和 Krasnoselskii不动点定理得到了1上述方程周期解存在唯一的充分条件,结论推广和改进了已有文献的结果,并通过一个例子说明该结果的优越性。     

基于概率最近邻域算法的分布式多传感器多目标跟踪算法

为进一步扩大分布式多传感器的应用范围,基于概率最近邻域思想,研究了分布式多传感器概率最近邻域算法,并对其与分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了性能仿真分析。经仿真验证,分布式多传感器概率最近邻域算法能够解决多传感器多目标跟踪问题,且实时性有较大提高。     

Aerial-ground collaborative routing with time constraints

The advancement of autonomous technology makes electric-powered drones an excellent choice for flexible logistics services at the last mile delivery stage. To reach a balance between green transportation and competitive edge, the collaborative routing of drones in the air and trucks on the ground is increasingly invested in the next generation of delivery, where it is particularly reasonable to consider customer time windows and time-dependent travel times as two typical time-related factors in daily services. In this paper, we propose the Vehicle Routing Problem with Drones under Time constraints (VRPD-T) and focus on the time constraints involved in realistic scenarios during the delivery. A mixed-integer linear programming model has been developed to minimize the total delivery completion time. Furthermore, to overcome the limitations of standard solvers in handling large-scale complex issues, a space-time hybrid heuristic-based algorithm has been developed to effectively identify a high-quality solution. The numerical results produced from randomly generated instances demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于多智能体航空公司航班恢复协同决策方法

航空公司进行航班延误恢复时，各种资源之间会通过航班计划产生间接关联，此时各决策单元若独立地考虑本领域内的资源恢复问题，将难以保证恢复方案的整体可行性和全局优化性。为探究航空公司航班恢复过程中各决策部门的决策模型及其协同关系，本文提出了基于多智能体技术的航班恢复协同决策仿真方法。首先，基于航空公司实际组织架构构建了航班恢复多智能体决策系统框架；其次，对部门间协同决策的动态过程进行了分析，将延误恢复的全过程分为了预恢复、可行解协商、均衡解协商3个阶段，构建了三阶段协同决策机制；最后，根据不同资源的恢复特性建立各决策部门的核心决策模型与部门间自动协商模型，并基于多智能体系统进行仿真。仿真结果显示，基于多智能体的协同决策方法能够在3.8 s的极短时间内针对1天中包含3架飞机和12个航班的航班计划做出完整的延误恢复方案，并且能够在保障航空公司整体效益的情况下一定程度地平衡各决策主体的自身利益。     

分布式协同微纳遥感星群的智能控制系统关键技术

近年来，国内外微纳遥感星座发展不断加速，通过高频重访大幅提升了对地观测的时间分辨率，但是由于单颗微纳卫星观测能力受限，难以满足多源同步与融合、高品质、大幅宽等数据应用需求。为此，将星座与星簇相结合，以星座化分布满足高时间分辨率需求，以星座节点上的星簇协同观测获取多源、高品质、宽幅数据，构建基于微纳卫星的分布式协同遥感系统，是兼顾上述遥感应用需求的有效途径。智能分布式协同控制是该系统的核心关键，为此，必须研究解决星座+星簇大规模动态微纳遥感星群控制系统的分布协同自主导航、智能运动规划与控制、智能健康预测与管理、智能组网等关键技术难题。在梳理分析国内外分布式微纳遥感系统的基础上，给出分布式协同微纳遥感星群的概念内涵，分析其特有的四方面难题，梳理总结相关技术发展现状与趋势，以期为后续该方向的研究起到一定的借鉴作用。     

多空间机器人协同工作空间的数值求解方法

针对未来在轨服务过程中，可能遇到单个空间机器人难以独立胜任的应用场景，需要多个空间机器人协同操作，但目前针对多空间机器人协同工作空间的研究很少。考虑到解析法计算工作空间难度很大，提出了一种基于蒙特卡洛法的一般协同工作空间数值求解方法。再进一步针对空间机器人协同的特殊性，提出了广义协同工作空间的概念，并给出了数值求解方法。仿真结果表明，基座姿态约束会引起协同工作空间的缩小，同时广义协同工作空间的范围明显大于一般协同工作空间。所得结论可以为空间机器人任务设计与规划提供参考。     

一种超视距组网无人机载通信系统设计

针对超视距集群作业需求，提出将Ka频段高通量卫星技术与TD-LTE协议区域组网技术相结合，构建一种“1+N”架构的无人机载测控通信系统。通过方案介绍，阐述了卫星、组网、载荷等模块的设计思路、方案选型及实物设计结果，明确核心单元特点。详细论述了异构网络通信、平滑低延时传输、信源加密等关键技术，并完成链路余量计算、带宽时延测试及飞行试验。试验结果表明：系统任意终端间双向通信稳定可靠，方案设计合理可行。相比于卫星、组网单模通信方式，系统在长航距集群测控、任务协同、临场机动及应用资费等方面具有明显优势，为后续构建空天一体化多平台支撑通信系统，提供工程实践参考。