战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

Coactive design of explainable agent-based task planning and deep reinforcement learning for human-UAVs teamwork

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

基于高光谱和LiDAR的黄河口湿地植被分类方法

利用无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）高光谱影像（Hyper-spectral Imaging, HSI）和激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络（SSF-C-DBCNN）。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。     

惯导系统旋转机构轴承动力学建模方法研究

旋转机构是旋转调制捷联惯导系统的关键部件之一。为了精确模拟旋转机构的动力学特性,研究了支撑旋转轴系的双列球轴承的动力学建模方法,提出了使用Bushing单元来建立同时具有径向移动刚度、轴向移动刚度和径向角刚度的三向刚度轴承动力学模型的方法。利用有限元数值仿真方法计算了三向刚度数值,并利用轴承手册上的经验公式进行了验证。在此基础上,建立了含弹性轴承支撑的旋转调制捷联惯导系统旋转机构的结构动力学有限元模型,分析比较了轴承有无角刚度两种状态下的固有模态。分析结果表明:对于旋转调制捷联惯导系统旋转机构来说,轴承模型角刚度对计算精度的影响较大,角刚度已知的模型更接近真实情况。     

大型星载天线桁架式可折展机构的模态分析

大型空间抛物柱面星载天线具有口径大、约束弱、刚度低、质量小等特点,其机构的空间稳定性直接决定天线的使用寿命和信息传输的可靠性。为准确获得大型空间星载天线在轨稳定性能参数,依据星载天线的高精度和长寿命的设计需求,提出一种新型抛物柱面星载天线结构形式,利用有限元仿真对该新型星载天线作模态分析,并分析相关参数。结果表明:采用Al7075材料的新型抛物柱面星载天线基频满足设计要求。同时,增加上下支杆和上下斜撑杆的截面尺寸可有效提高天线结构的固有频率。该研究为我国大型抛物柱面星载天线设计提供了理论支撑和技术参考。     

基于三角原理的压电驱动微位移定位机构的设计与分析

设计了一种基于三角原理的精密柔性定位机构,机构由压电叠堆作为驱动元件,经由柔顺机构输出缩小的位移.进行了理论计算和有限元分析并在样机上进行了静态特性的实验,结果表明该柔顺机构可以实现预期的运动.     

精密跟瞄Hexapod平台研制及其振动控制

为了实现星载光学设备的精密跟瞄,以自行研制的宏/微双重驱动复合作动器为主动元件,设计了合理的平台构型,选择并装配了铰链等关键部件,组装完成了具有振动主动控制和大幅跟瞄能力的Hexapod平台原理样机。利用牛顿-欧拉法建立了Hexapod平台线性动力学模型。采用改进的自适应振动消减器(ADC)方法进行了平台主动隔振的控制仿真与实验研究。由仿真结果可知,当Hexapod平台底部受到方向不同的双频正弦微振动干扰时,控制可以隔离干扰向平台上平面的传播;在实验中,平台上平面处于水平位置及转动一定角度时,底部微扰动引起的各杆振幅均下降了90%左右。结果表明了所研制的Hexapod平台用于主动隔振的可行性、建模的有效性以及改进的ADC方法的合理性。     

变循环发动机总体结构和模式转换机构研究

根据1种涡扇发动机的总体结构设计方案,围绕变循环特征的适应性进行了改进设计,给出了变循环发动机的总体结构初步方案,设计了模式转换原理及其结构实现方案;以其可调面积涵道引射器的设计为例,进行了模式转换机构运动仿真及其关键件的有限元分析,从机构运动和强度分析方面确定了该方案的可行性.     

高声强下多狭缝共振腔的吸声性能

为深入理解高入射声强下多狭缝共振腔吸声机理,采用低频散低耗散的计算气动声学方法对二维多狭缝共振腔开展直接数值模拟研究.首先对标准单狭缝共振腔计算结果进行验证,随后相同的数值模拟方法被应用于相同穿孔率的多狭缝共振腔的数值模拟中.结果显示:高声强下涡脱落对吸声系数的贡献占据了主导地位,各入射频率下均超过68%.多狭缝低频时会导致脱落涡总能量的下降,而高频时升高;而黏性耗散作用随着共振腔狭缝数目的增加而增强.因此综合作用下低频时多狭缝共振腔对吸声效果影响不大,但在高频时多狭缝共振腔有更好的吸声效果.      

辅助动力装置系统进气风门位置控制设计与研究

辅助动力装置系统进气风门位置控制子系统用于地面和空中控制辅助动力装置进气风门的打开和关闭,通常由控制器,作动机构(电动作动器和连杆机构)组成。辅助动力装置系统进气风门位置控制子系统的设计是辅助动力装置控制系统设计的一部分,和辅助动力装置进气风门设计、进气风门气动载荷计算分析及辅助动力装置进气道设计同步进行,相互影响。对某型飞机的辅助动力装置系统进气风门位置控制设计方案进行了介绍,该风门位置控制采用单独的风门控制器,降低了辅助动力装置FADEC(Full Authority Digital Electrical Controller,全权限数字电子控制器,简称FADEC)软硬件设计复杂度,简化了接口设计;并且设计了一种新型辅助动力装置系统进气风门作动机构,该作动机构安装/拆卸方便,可达性好;具有力矩放大功能,且该机构可调节,能输出不同大小的力矩。该进气风门位置控制子系统经过型号验证,对后续型号研制具有较强的指导性。