基于改进鲸鱼优化算法的无人机航路规划

针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题，提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先，根据起始点和目标点等信息，通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题；然后，将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时，所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后，将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明，所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果，其性能优于传统的优化算法。     

无人机中继平台覆盖区域统计模型

针对中继信号覆盖区域确定性模型没有考虑信道随机衰落影响的问题,提出了一种基于中断概率的无人机（UAVs）中继平台信号覆盖半径统计模型。通过将中继链路建模为包含路径损耗、阴影衰落和多径衰落的复合分布模型,推导获得中继信号覆盖半径的概率分布,并给出一种利用中断概率数值求解覆盖半径的方法。仿真结果表明,信道衰落对覆盖半径影响非常大,当中断概率小于10%时,覆盖半径仅为无衰落信道时的一半。研究结果对移动自组织网络（MANETs）中的中继网络的无人机最优布置、飞行策略以及网络性能评估等具有重要的参考价值。     

多无人机协同覆盖路径规划

多无人机协同覆盖路径规划(CPP)由于其并行性和容错能力,对于提高无人机完成侦察、监视、搜索等任务的效率具有重要意义。提出了一种基于无人机任务性能评价和任务区域划分的多无人机协同CPP算法。定量分析了无人机执行覆盖任务的能力,根据无人机及携带成像传感器的性能给出了计算无人机任务性能指数的数学公式;提出了一种基于任务性能和子区域宽度的任务区域划分算法,使无人机的总转弯次数达到最少。仿真结果表明,所提出的CPP算法能够规划出全局最优的多无人机协同覆盖路径。     

燃料电池无人机能源管理与飞行状态耦合

开展了燃料电池/锂电池（简称燃锂）混合动力无人机的能源管理与飞行状态耦合研究。综合顶层飞行任务规划与底层能源系统管理,以动力系统模型为耦合点联立能源系统与无人机运动方程,建立能源状态与运动状态耦合模型。针对燃锂混合最紧密的爬升过程,以迎角、转速和燃料电池的放电功率作为控制变量,建立了燃料消耗最小的能源管理与航迹规划耦合最优控制问题,研究不同爬升高度对最优控制过程的影响,并与模糊控制能源管理策略进行对比分析。针对大功率短时爬升和小功率长时巡航的典型任务特点,建立了燃锂最优混合问题。研究了最优的锂电池容量和燃料电池功率水平的混合量,以及爬升和巡航两阶段最优功率分配和飞行状态,分析了不同巡航目标高度对最优混合量和飞行状态的影响。结果表明：采用能源与航迹耦合的最优控制策略在给出最优功率流分配的同时,能够很好地兼顾飞行状态控制;对燃锂混合和飞行状态的综合优化可以有效地处理爬升和巡航阶段的能源需求矛盾,在给出最优燃锂混合量和飞行状态的同时,降低整个任务过程的燃料消耗。     

基于改进遗传算法的多无人机路径规划

对多无人机在动态环境下的路径规划问题进行了分析与建模,模型将无人机区分为就绪、工作、返航、失控4种状态;考虑了机群工作效率和威胁区域的生存概率,提出一种基于改进遗传算法的多无人机的路径规划方法。方法设计了新的编码、解码方法和具有明确物理意义的适应度评价函数,以加快实时的运算速度和提高运算精度。通过计算机仿真表明方法具有良好的多无人机动态路径规划能力。     

固定翼飞机外挂物着陆冲击响应谱研究

基于冲击响应谱理论,对固定翼飞机着陆时刻外挂构型冲击信号进行了分析,得到了着陆状态冲击振动的特性;利用均值和方差概念,建立了冲击响应谱评估公式,得到了适用于冲击试验和结构动力学设计的冲击响应谱包络曲线。分析结果表明:不同着陆姿态所对应的冲击响应谱曲线走势基本一致,但不同姿态所对应的冲击谱放大系数差异较大;同一构件的不同位置冲击响应曲线走势相差很大,不具有相似性。该结论为外挂构型的冲击试验和外挂构型内部设备的减振防冲击设计提供了重要依据。     

电动固旋翼无人机动力系统建模与优化设计

为解决电动固定翼四旋翼复合布局无人机(eHAV)动力系统设计选择缺乏相应理论方法的问题,提出了一套动力系统的建模和优化设计方法。通过推质比计算提出了动力系统需求,利用螺旋桨和旋翼理论建立了螺旋桨的设计和性能计算模型,通过统计分析和1阶电动机模型建立了无刷直流电动机的计算模型,通过电动机与电池电压、电流之间的关系建立了电池选择方法,在经过电压修正的放电特性经验公式基础上建立了无人机航时计算方法。根据动力系统匹配方法,建立了动力系统优化设计流程。对某电动固旋翼无人机动力系统进行了优化设计和选择,结果表明:所建螺旋桨和旋翼模型计算结果与CFD结果的误差在10%以内,电池放电模型与试验数据的拟合度在0.97以上,飞行测试结果表明所提方法选择的动力系统使得无人机航时测试值与设计值误差小于4%,证明了该方法有较高的准确性和可行性。      

考虑协同航路规划的多无人机任务分配

针对多无人机任务分配与协同航路规划问题，以分布式合同网拍卖算法为基础，构建无人机集群任务拍卖架构与拍卖收益函数，结合模拟退火算法协调任务执行次序，采用A^*算法完成两任务点间航程预估，在任务分配阶段同步完成多无人机间协同航路的初规划，确定最佳任务执行次序，实现任务分配与协同航路规划的紧耦合。仿真结果表明，在考虑禁飞区、障碍威胁情况下，该算法能够有效完成多架无人机不同类型任务的分配，且目标分配、执行次序合理，总执行代价小，各机间负载均衡；在任务分配阶段考虑协同航路规划具有明显的效果，能够有效提高任务分配的合理性。     

轻小型太阳能/氢能无人机发展综述

轻小型无人机（UAV）在军民领域都有着广泛的用途，电动无人机由于其振动低、无污染、无排放等优势，已经成为无人机领域的发展热点。为了提高轻小型电动无人机的航时，清洁、高能量密度的太阳能和氢能成为非常可行的技术途径之一。本文总结了轻小型太阳能、氢能无人机的发展历程；梳理了相关的关键技术，并对太阳能、氢能无人机的总体设计方法和能源动力系统的发展进行了较为深入的探讨；最后，展望了该类无人机的发展趋势，并对所面临的挑战进行了预测。