以目标机场为初始目的地备降场的二次放行

对二次放行飞行计划时能否以最终目标机场做初始目标机场的备降场等问题进行了讨论,通过理论分析和实际计算证明:以最终目标机场做初始目标机场的备降场的二次放行,一般不能增加业载,而且会使业载减少.当以最终目标机场做初始目标机场的备降场时,如果在二次放行点的剩余油量少于正常情况的再次放行所需油量,但满足做无备降场的二次放行的油量和气象条件的要求,可以由二次放行点再次放行到最终目标机场.     

基于多学科综合的MAV鲁棒飞行控制器设计

气动、结构、推进和环境等学科设计参数变化与耦合对微型飞行器(MAV)性能影响明显，MAV飞行控制器设计应考虑这些因素。将MAV多学科模型集成在统一框架下，提出了基于各学科设计参数变化的线性化建模方法，研究了利用μ综合手段进行MAV飞行控制器设计的方法和步骤，并将此方法应用于某MAV纵向控制器的设计与评估中。     

空战机动动作库设计方式研究

具体阐述了两类常见空战动作库的设计 :典型战术动作库和基本操作动作库 ,详细分析了这两类空战机动动作库的不足 ,最后提出了改进动作库设计的具体意见和建议。     

多级飞行控制系统设计

 现代飞行控制系统设计中,如果同时考虑三轴模型,要实现实时最优控制是非常困难的,因为飞机短周期运动三轴模型阶数通常是七、八阶,要实现最优控制,就得实时求解相应维数的Riccati方程,这对于阶数较高的系统是非常困难的,甚至根本无法实现。但是,如果系统维数很低,实时求解相应维数的Riccati方程则可望实现。因此,将原高阶系统分解成若干相互关联的子系统,进行递阶分级控制,这样子系统的维数将大大低于原系统维数,并且各子系统的最优控制计算可分别由各子系统的计算机完成。由此,飞行控制系统的最优设计实现将成为可能。     

人工神经网络在飞行控制领域中的应用及发展

综述了近年来人工神经网络在飞行控制领域中的应用研究概况。首先从人工神经网络的发展历史出发，介绍了在飞行控制系统中常用的神经网络及其研究现状；而后论述了与其它智能技术的结合与发展情况，并针对当前飞行控制领域所遇到的重点和难点问题，分析了人工神经网络的具体应用；最后指出了今后主要的工作方向。     

一种无人机推测导航(DR)抗侧风控制策略

随着无人机应用领域的不断扩大，要求无人机在GPS信号失效时仍然能够保证一定的航迹跟随性能。在不给现役无人机增加其他的硬件配置的前提下，本文采用推测导航作为唯一的导航手段，并针对影响推测导航 精度的侧风扰动，研究了一种对抗侧风的控制策略。该策略的实质就是将普通的PID控制律改为一种容错控制律。仿真结果表明，这种控制策略在无人机作直线航迹跟踪时，效果十分理想。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

某型双轴加力涡扇发动机实时性能仿真模型

对飞行模拟机用的多变量控制的双轴加力涡扇发动机实时性能仿真模型进行了研究。根据某型发动机的控制规律、各部件间的共同工作关系及大量的实验数据 ,结合飞行模拟机的发动机模型的特点 ,研究了数据拟合 ,表格插值 ,公式推导 ,正交设计等数学方法在发动机模型中的应用 ,采用 C++语言 ,在计算机上实现了一台双轴混排加力涡扇发动机的实时仿真 ,模拟了发动机的工作状况。稳态模型误差小于 2 % ,动态模型误差小于 5 % ,完成一次计算任务时间小于 4ms      

战斗机机动平面控制研究

研究空战过程中攻防双方的机动平面控制问题。首先介绍了机动平面的控制目标是使得机动平面与瞄准平面重合或反向重合,然后推导了机动平面与瞄准平面的夹角,进而得到机动平面与瞄准平面重合的充要条件,给出了保证机动平面与瞄准平面重合、反向重合的控制指令,最后进行了数值仿真。仿真结果表明,所得控制指令能够实现对机动平面快速准确的控制。     

民机概念设计阶段性能分析程序快速开发方法

为了在概念设计阶段快速准确地分析民航客机性能,提出一种基于MATLAB/SIMULINK 联合仿真的性能分析程序快速开发方法。从数据库文件中读取已有的气动、重量、推进、飞行剖面等数据,在SIMULINK中分别求解已建立的各飞行阶段运动微分方程,将结果保存至原数据库。整个求解及前后处理过程由MATLAB脚本控制。以波音737-800型客机性能分析为例,验证了该方法的有效性。与经验公式法相比,本文算法更为准确,流程更加清晰,不需要编写大量代码,实现与维护更加简便,适用于民机概念设计阶段性能分析程序的快速开发。