实用航空发动机LQR权阵选取方法

为了简化航空发动机LQR方法权阵的选取,基于优化理论提出了一种新的目标函数选取方法。该目标函数同时反映控制性能与控制能量的影响,因此,通过优化该目标函数得到的权阵设计出的LQR控制器不仅性能优良,还能保证控制能量在可接受的范围内。此外,该目标函数中包含且只包含了一个可调参数,可简化控制器参数调节过程,使设计者能轻松地在控制性能与控制能量间找到合理的折中。线性仿真、非线性仿真及半物理仿真试验均验证了按此方法设计的控制器的性能。     

一种多目标随机决策方法及其应用

本文通过引进决策方案的可行度和决策者参考目标水平的满足度等概念,提出了一种不确定条件下的多目标随机决策方法——交互式参考目标满足度与可行度决策分析中,取得了较好的效果。     

多级轴流压气机静子叶片转角优化计算

本文介绍了一种有于多级轴流压气机性能优化调整试验最佳静叶转角计算的方法。此方法采用一个二次泰勒级数展开式作为近似优化性能模型，利用压气机性能计算方法确定压气机静叶转角调整试验的初始静叶转角，应用数值优化计算技术确定压气机静叶转角调整的逼近方向和步长。具有收敛速度快，迭代次数少和适于处理试验数据带有测量误差的问题等优点。与目前的压气机性能调整试验技术相比，这种试验研究与计算技术相结合的方法可使压气机试验次数和测量点数减少60％左右，缩矩压气机性能调整试验周期。最后本文给出了二个优化目标不同的静叶转角优化算例，以验证本计算方法的可行性。     

改进跨音速位势方法的讨论

 简要地回顾并讨论了传统位势方法之不足。对改进传统位势方法的两种必要的修正(熵修正和涡修正)的量级在小扰动条件下作了分析和估值。结果表明涡修正是更高阶小量,因而作为第一步修正可采用非等熵位势流来近似。采用熵修正激波算子来计及非等熵的激波突跃条件,并考虑了由熵修正带来的尾迹条件的变化。算例表明非等熵位势方法能得到预期的改进位势方法的效果。     

纳米酚醛气凝胶材料高温热物性参数辨识方法

临近空间高超声速飞行器大面积区域可能广泛采用纳米酚醛气凝胶(IPC)材料,获取高超声速气动加热作用下IPC材料的高温热物性参数,对于高超声速飞行器热防护系统的精细化设计具有重要的意义。考虑烧蚀效应的材料高温热物性参数辨识方法研究,基于Ablation Workshop烧蚀热响应标准算例对高温热物性参数辨识方法进行验证,计算结果表明：热物性参数辨识分析方法计算精度较高;通过带分层温度/烧蚀传感器的IPC材料电弧风洞试验,得到典型来流状态下不同厚度IPC材料内部的温度分布及热解厚度分布数据,通过辨识获得高温烧蚀条件下IPC材料热导率随温度的变化关系,IPC材料原始层热导率在温度低于800 K时随温度缓慢上升（热导率维持在0.1 W/(m·K)以下）,之后材料热解使得热导率发生突变,碳化层热导率在温度高于800 K时随着温度的上升急剧增大,到1 300 K左右时上升到0.17 W/(m·K)。     

基于五阶自由曲面垂轴偏移的空间相机变焦方法

变焦光学系统在空间探测领域中有着重要的应用需求,提出了一种基于五阶自由曲面垂轴偏移的变焦方法,实现了具有两倍变焦能力的光学系统模型。分析了五阶自由曲面透镜的变焦原理和像差模型,采用两组五阶自由曲面透镜设计并搭建了伽利略望远系统,通过控制五阶自由曲面透镜的垂轴偏移量,来改变透镜的光焦度。仿真结果分析表明：该方法的变焦曲线具有单调性,且垂轴偏移量在8mm 以内。与传统变焦方法相比,该变焦方法的特点是结构紧凑、变焦连续、控制方法简单,避免了大幅轴向变焦运动,对于可见光、红外空间光学相机轻小型化具有重要的应用价值。     

一种不规则小行星附近周期轨道全局搜索策略

研究不规则小行星附近的自然周期轨道,有助于更好地认识小行星附近的动力学特性。周期轨道的搜索过程需要频繁地进行轨道递推,其中绝大多数的计算时间消耗在不规则小行星附近的引力加速度计算中。为提高加速度计算效率,提出一种不规则小行星引力加速度快速估计方法;在此基础上,通过参数空间内随机化粗略搜索获得周期轨道的初值猜想;利用遗传算法在初值猜想附近区间进行精细搜索,找到周期轨道的初值。通过对不规则小行星433 Eros附近周期轨道的搜索,对其附近不同形状的周期轨道进行了分类,分析周期轨道在小行星附近的分布规律。     

基于多智能体强化学习的无人艇集群集结方法

为解决数量不定的同构水面无人艇(USV)集群以期望队形协同集结的问题,提出一种基于多智能体强化学习（MARL）的分布式集群集结控制方法。针对USV通信感知能力约束,建立集群的动态交互图,通过引入二维网格状态特征编码的方法,构建维度不变的智能体观测空间;采用集中式训练和分布式执行的多智能体近端策略优化(MAPPO)强化学习架构,分别设计策略网络和价值网络的状态空间和动作空间,定义收益函数;构建编队集结仿真环境,经过训练,所提方法能有效收敛。仿真结果表明：所提方法在不同期望队形、不同集群数量和部分智能体失效等场景中,均能成功实现快速集结,其灵活性和鲁棒性得到验证。     

超机动导弹的神经网络控制系统

 研究了应用于具有超机动能力的导弹的非线性神经网络控制系统.利用神经网络可以任意逼近非线性函数的能力,来学习超机动导弹在大迎角状态下的高度非线性动态特性的逆动态特性,得到对参数变化及未建模动态具有较好鲁棒性的控制系统.为了改善神经网络的学习能力和学习算法的稳定性,对学习增益做了模糊化处理.数字仿真结果说明了该控制方案可以达到预期效果.