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。     

轻型通用飞机外挂吊舱对气动特性影响研究

飞机完成外挂吊舱的改装后,会引起其气动特性的变化,进而影响其飞行性能和操稳特性。以某双发轻型通用飞机为研究对象,在其机头处挂装光电吊舱、机腹处挂装SAR雷达吊舱,利用CFD技术获得外挂吊舱后飞机的气动数据,并计算改装后飞行性能的变化,分析改装对操稳特性的影响。结果表明:改装后飞机的起降距离、爬升率、航程航时等飞行性能指标有所降低,但对飞行品质的影响较小。研究结果可以指导飞机吊舱加改装,并可作为适航取证和后续试飞试验工作的参考。     

智能化航空飞行控制技术的发展

随着航空器飞行环境的日益复杂,对航空器的任务性能需求也不断提升。为了应对飞行安全压力增大、驾驶员操纵负荷增加等问题,从航空飞行控制所面临的问题着手,对人工智能、航空飞行控制的发展历程和后续发展趋势进行初步的探讨。首先,对国内外人工智能技术以及智能化航空飞行控制技术的发展进行简要介绍及分析;然后,结合技术发展趋势对未来智能化航空飞行控制技术的发展趋势进行初步分析;最后,提出了目前航空飞行控制技术智能化发展的初步思路,为后续该领域技术的发展提供参考。     

垂直/短距起降飞机的控制仿真技术

针对垂直/短距起降飞机的特点,通过在某型飞机上虚拟加装升力风扇系统,建立了垂直/短距起降飞机的动力学模型,提出了垂直起降阶段垂向、纵向、横向和航向的控制方式并完成了控制律的设计与验证。研究结果表明,所建立的垂直起降动力学模型能够描述垂直起降飞机的动力学特点,提出的控制方式和设计的控制律能够有效地控制飞机实现垂直升降、侧飞、偏航、前飞和后飞等运动,可用于垂直起降飞机的飞行品质、起降程序的设计和验证等相关方面的研究。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.