舰载机智能复飞决策技术研究

为了进一步改进复飞技术,针对复飞环境,提出了一种在原军用推力操纵的基础上,加入具有保持迎角恒定的升降舵模糊控制的复飞系统,从而有效地增强了低动压状态下飞机的机动能力。给出了复飞决策准则,设计了基于模糊控制的复飞决策系统,并对具有该复飞决策系统的舰载机自动着舰导引系统进行了仿真验证。结果表明,该复飞决策系统明显地缩小了复飞边界区,大大提高了着舰和复飞的安全性,可实现自动复飞,减轻了飞行员的负担。     

基于可配置数字样机的协同设计方法研究

目前,民用飞机研制主要采用“主制造商-供应商”的全球供应商协同研制模式,以及基于模型定义( MBD,Model based Definition)的全三维的数字化定义方法.     

追求战略与细节之和谐

用20年的时间实现我国民航从大国向强国的历史性转变，是中国民航为更好地服务国家经济社会发展全局、加快民航事业发展而作出的重大战略决策，是在新的历史高点上的新起点。决策明确了建设民航强国的指导思想、基本原则、战略目标和战略方案，并对今后一个时期的发展，分别提出“六大”战略任务和“两步走”战略步骤。     

基于方案偏好值的模糊多属性群决策方法

针对属性值为梯形模糊数,属性权重未知,决策者对方案的偏好值以梯形模糊数给出的模糊多属性群决策问题,提出一种群决策方法.为使决策者的主观偏好值与客观综合属性值间的总偏差最小,借助梯形模糊数的欧式距离,建立单目标优化模型,求解模型,得到属性的精确权重,进而根据综合属性值的期望值对方案排序,最后给出一个数值例子验证了所提方法的可行性与实用性。     

《@6教你开飞机》专栏之十七 2对2配合战术(小队双机战术第五部分)

前几期详细介绍了配合机动互相支援的优势和潜在效果。空战中的这些优点几乎是全球公认的,因此双机配合战术被大部分国家的空军沿用至今。尽管理论上都是2架以上战斗机做战前编队,但通常它们会以2架为一组分离。如4架飞机分为2组,每组2架,相互配合对方的机动以互相支援。而且绝大多数情况下各组都倾向于配合与其同源的组。该技巧将在下一章中深入研究。     

非开普勒轨道下卫星交会变轨决策研究

针对卫星在非开普勒轨道下的运动特征,提出了研究卫星交会变轨决策的方法。首先,在Hill坐标下,采用比例导引方法求解卫星进行变轨机动时所需要的速度增量。然后,再通过Lagrange插值算法解出卫星在任意特征点上变轨机动所需要的速度增量,根据数字仿真得出大量的仿真数据并画出满足变轨决策条件的决策曲面。最后,对决策曲面的涵义做出分析,说明了该方法对于研究非开普勒轨道下卫星变轨决策问题具有一定的意义。     

面向空中目标威胁评估的多传感器管理方法

为了降低在空中目标威胁评估任务中由于威胁评估结果的不准确性和传感器辐射所带来的潜在损失，提出了一种基于风险的多传感器管理方法。首先，基于部分可观马尔可夫决策过程建立了传感器管理模型；然后，给出了基于信息状态的威胁评估风险和传感器辐射风险的预测方法以量化潜在损失；接着，为获得更优的作战收益，以多步风险预测值为决策依据，以两种风险的加权和最小为优化目标建立了长期目标函数；最后，在求解目标函数时，将传感器管理问题转化为决策树搜索，设计了一种基于分支定界的标准代价搜索算法以快速获得高质量的管理方案。仿真实验表明，所提算法能够在搜索到高质量解的同时大幅减少计算时间和内存消耗；所提方法能够对风险进行准确预测，且相比于经典的传感器管理方法，所提方法具有更好的风险控制效果。     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

基于准贝叶斯结构的决策融合

证据理论是目前在决策融合技术中受到广泛重视的一种数学方法。在实际应用中，为了表达简洁和计算简单，常常根据准贝叶斯结构进行判断。本文系统阐述这一过程的一般性步骤，并通过实际问题进行分析。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。