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。     

俯仰姿态保持模式下飞机结冰边界保护方法

在研究飞机结冰机翼和平尾失速机理的基础上,以飞机迎角作为关键参数,飞机俯仰指令作为指令参数,提出一种基于飞机自驾仪的结冰后边界保护方法.通过引入铰链力矩检测模块,提前告警飞机失速,为边界保护提供了裕度.建立飞机纵向动力学方程,针对俯仰姿态保持（PAH）模式下机翼失速进行了仿真计算.结果表明:结冰条件下,通过铰链力矩的检测,飞机能在失速迎角为2°之前,进入边界保护模式,增加飞行安全的裕度.通过控制指令的限制,自动驾驶模式下飞机迎角能保持在失速迎角之内.      

基于Matlab/FlightGear的导弹飞行姿态与 轨迹可视化系统

在导弹6自由度运动学方程组的基础上构建了6自由度矩阵式运动学方程组,使用Matlab/Simulink编程工具构建了导弹的非线性6自由度矩阵式Simulink模型.利用AC3D软件建立导弹的三维物理模型,在对指定部位设置了对象名称后,将其导入至FlightGear中.最后,通过数据接口将Simulink中的仿真数据传输至FlightGear,从而控制导弹的飞行姿态与轨迹,并在FlightGear中实时显示.该可视化仿真可以多视角全方位直观地显示导弹的飞行姿态与轨迹,为导弹的可视化研究提供了便利的方法.     

有翼高超声速再入飞行器气动设计难点问题

有翼高超声速再入飞行器是近年来的研究热点,气动设计是飞行器设计的关键。为了更清楚地认识有翼高超声速再入飞行器气动设计的难点问题,对有翼高超声速再入飞行器的发展、优势及总体任务剖面进行了介绍,从5个方面详细介绍了该类飞行器气动设计的难点问题,包括多约束复杂面对称气动布局设计、高温真实气体效应对气动特性影响、天地差异与天地换算方法、反作用控制系统(RCS)喷流干扰对气动特性的影响以及气动数据不确定度等,简要阐明了这些难点问题对总体设计的重要性以及初步的解决思路,为有翼高超声速再入飞行器气动设计提供了一些参考。     

基于功能危险性评估的民用飞机驾驶舱门设计探讨

FAA分别于2002年和2008年颁布25-106及25-127修正案,增加驾驶舱门安保事项以提高驾驶舱的安全水平。修正案要求加固驾驶舱门,驾驶舱门必须设计成可以阻止未被授权人员进入驾驶舱并且阻碍危险物体射入以保证机组人员的安全。驾驶舱门必须能检测驾驶舱失压并可以释放门或者卸压板平衡压力差,还应有措施使飞机机组成员在该舱门卡住的情况下能直接从驾驶舱进入客舱。因此,在驾驶舱门上设有一个可以快速释放的紧急出口。根据飞机驾驶舱门结构及功能的主要特点,对驾驶舱门功能故障进行探讨,同时对功能故障引发的危险性等级进行划分,以确定安全指标,进而辅助驾驶舱门设计工作。     

基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测

为提高机场的整体运行效率和综合保障能力,提出了一种基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测方法。构建了航空器的滑行动态模型,进而引入标称速度剖面的概念。将DSW算法应用到速度剖面的拟合中,得出一种标称速度剖面的生成方法,并通过建立平均速度修正参数修正不同机型对滑行速度的影响,基于动力学平衡方程,构造了标称速度到瞬时速度的映射,结合BADA数据实现对瞬时速度的修正。在上述分析的基础上得到航空器场面滑行4D轨迹预测模型。案例表明,与基于动力学的方法相比计算结果更加准确,使平均误差降低47．3％,能够有效地预测航空器的4 D轨迹。     

基于约束预测控制的飞行失控包线保护研究

风切变等大气扰动现象严重威胁飞机起降飞行安全。在受到随机风切变干扰下,离线设计的最优控制器无法保证飞行状态始终处在正常包线内。在大型民机线性变参数模型的基础上,从预防飞行失控的角度研究风切变下飞机进场着陆的预测控制方法。将飞行失控包线量化为状态约束,在此基础上设计在线模型预测控制器。仿真结果表明,利用预测控制的滚动优化策略,可使飞机在进场下滑阶段遭遇风切变时进行良好的下滑道捕获和跟踪,且将飞机状态始终约束在安全包线内。     

基于滑模干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

首先,针对存在外部干扰和输入饱和的通用式高超声速飞行器的纵向动态模型,提出一种基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器。该滑模控制器采用非线性趋近律,在保证系统快速、稳定跟踪指令的同时,能够消除传统滑模控制中的抖振现象,并针对执行器饱和问题,加入抗饱和补偿器,以提高系统的稳定性。其次,对于系统中存在的干扰和不确定性,提出一种滑模干扰观测器,用以准确估计系统中存在的等效干扰,并将该观测器对干扰的估计值应用于滑模控制器中进行补偿,以消除干扰。再次,利用Lyapunov理论对所提出的基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器进行稳定性分析。最后,对高超声速飞行器的巡航状态进行仿真。仿真结果表明,所提方法能够有效提高系统的稳定性和抗干扰性,具有一定的实际应用价值。     

基于非线性气动力的飞机飞行载荷计算

为了研究气动力非线性对飞机静气动弹性特性及飞行载荷的影响,发展了一种基于非线性气动力的飞机静气弹及飞行载荷计算方法。通过引入CFD计算结果,实现对线性方法中的气动力影响系数矩阵的非线性修正,采用模态法求解静气弹配平方程得到飞机非线性的气弹变形及飞行载荷。以某翼身组合体构型为计算算例,分别针对刚性模型和柔性模型,基于非线性气动力完成了飞机静气动弹性分析及载荷计算,并与线性结果进行了对比分析。结果表明,非线性方法可对大迎角范围内飞机静气弹变形及飞行载荷做出较合理的预测。     

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。