与新一代空管协同发展的航电系统

随着科学技术的发展,航空电子系统逐步与空中交通管理系统走向融合,体现了处理协同化、互联网络化和系统综合化的特征,并成为空中交通管理系统的核心子系统,承担着空中交通管理中最重要的飞行器通信、导航、监视和信息管理、共享、决策的功能。     

常值风作用下的反舰导弹多弹协同航路规划

在常值风作用下,为了使多枚反舰导弹能实施高度协同的攻击,基于遗传算法提出了一种常值风作用下的多弹协同航路规划算法.首先,分析了常值风对导弹地速及航路飞行耗时的影响;其次,重点讨论了航路的评价问题,采用了随种群进化而变化的时间协同度评价策略,并设计了相应的遗传算子;最后,通过仿真算例验证了该协同航路规划算法在常值风作用下...     

面向成本的飞机结构优化设计

基于协同优化方法,建立了面向成本的飞机结构优化设计模型.该模型不同于传统的结构设计中以质量最小或结构效率最大为优化目标,而是以寿命周期成本为目标,通过相同的结构尺寸变量将结构质量与制造成本联系起来.其中以重量表征油耗成本,寿命周期成本模型被简化为制造成本和油耗成本的函数.在iSIGHT优化平台实现了这一结构协同优化的过...     

飞行员与决策辅助系统之间的权限划分

研究了人和机器在处理不确定信息的可靠性差别,并从OODA(观测、评价、决策、作用)的思想出发,在研究了权限分配和辅助级别划分的方法后,提出了辅助系统的运行模式和设计原则,然后提出了基于效费值评估的定量模型,并基于此定量模型给出了可实现辅助级别动态判定的系统结构,最后给出了辅助系统的动态判定仿真示例。     

基于物理规划的固体火箭发动机不确定性优化设计

在基于建模与仿真的固体火箭发动机设计过程中客观存在许多不确定性,决策不确定性定义为设计与优化问题描述和决策过程中存在的模糊性。传统优化设计模型将优化设计问题作为确定性问题求解,可能会漏掉真正的工程实际可接受的最优结果。采用物理规划方法建立优化设计模型,可得到综合满足多个设计准则的Pareto解。以固体火箭发动机总体方案优化设计为例,证明了物理规划方法作为固体火箭发动机设计决策不确定性建模方法的有效性。     

一种新的多学科设计优化方法

针对协同优化方法自身结构存在的缺陷,对其加以改进,提出一种新的单级多学科设计优化方法(ACO)。将协同优化方法中的系统相容性约束作为另一个目标函数与原来系统级目标函数交替进行优化,从而直接避免了原协同优化方法中由于相容性等式约束而带来的系统级优化求解计算困难等问题。测试结果表明新方法是可行的。     

在轨模块更换任务动力学与控制仿真系统

航天器在轨模块更换任务的总体仿真是对总体方案进行系统性分析和论证的重要手段。文章基于天基平台在轨模块更换技术的研究,搭建了在轨模块更换仿真演示验证系统,介绍了仿真系统总体架构,建立了包括空间环境、轨道、动力学、控制、电源、测控等各分系统在内的仿真系统。重点对交会对接、在轨模块更换过程涉及的航天器平台及机械臂的动力学特性...     

通信约束下UAV集群协同拦截任务分配算法

针对多无人机协同拦截多机动目标的任务分配问题,同时考虑到真实战场环境中存在的通信约束以及探测范围约束条件,本文提出了分步一致性拍卖算法（SCBAA）。首先,对真实战场环境中存在的通信约束以及探测范围约束等问题进行了描述分析,构建了多无人机协同拦截任务分配模型,设计了综合效能函数以及相应约束条件。其次,为解决多无人机协同打击单一目标的不平衡任务分配以及冲突消解问题,将原任务分配过程分为主要任务分配以及次要任务分配两部分,通过多次拍卖以及冲突消解实现多无人机对单一目标的任务分配。仿真结果表明,该算法可有效解决通信约束条件下的分布式多无人机协同拦截问题,并适应动态环境中任务分配对实时性的要求。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法

针对集群无人机完成高精度协同编队的需要,提出了一种基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法。首先,在传统A*算法的基础上,引入了障碍威胁系数改进A*算法,为领航无人机规划从起点到目标的全局安全路径;其次,采用Hermite多项式在离散化后对领航无人机的全局安全路径进行参数化表示。当遇到新的障碍信息时,利用改进A*算法重新规划路径;随后,领航无人机将跟随无人机的空间编队信息与编队路径参数信息在集群中完成同步;最后,基于一致性原理设计了编队队形协同控制器,并基于改进人工势场法设计了动态避障控制器。仿真结果表明,与传统的领航-跟随方法相比,该方法可以降低编队误差,提高了复杂曲线路径下无人机的编队精度与稳定性,具有一定的工程应用价值。