深度确定性策略梯度算法用于无人飞行器控制

对深度确定性策略梯度算法训练智能体学习小型无人飞行器的飞行控制策略进行了探索研究。以多数据帧的速度、位置和姿态角等信息作为智能体的观察状态,舵摆角和发动机推力指令作为智能体的输出动作,飞行器的非线性模型和飞行环境作为智能体的学习环境。智能体在与环境交互过程中除了获得包含误差信息的密集惩罚外,也有达成一定目标的稀疏奖励,该设计有效提高了飞行数据的样本多样性,增强了智能体的学习效率。最后智能体实现了从位置、速度和姿态角等信息到控制量的端到端飞行控制,并进行了变航迹点、模型参数拉偏、注入扰动和故障条件下的飞行控制仿真,结果表明智能体除了能有效完成训练任务外,还能应对多种训练时未学习的飞行任务,具有优秀的泛化能力和鲁棒性,该方法具有一定的研究价值和工程参考价值。     

多节点探测器软着陆的路径规划方法

面向小行星探测任务的需要,柔性连接的多节点深空探测器是针对单节点探测器着陆易倾覆或反弹等问题的一种解决方案.基于此构建了一种采用柔性连接的三节点探测器并对其软着陆情况进行建模,提出了带自注意力机制的多任务深度强化学习方法.各节点以探测器主体为参照物描述自身状态,节点之间通过联合学习来提高各自对复杂环境的适应能力;在对探...     

仿生学翼型尾缘锯齿降噪机理

采用大涡模拟与声类比的方法研究了尾缘锯齿对翼型自噪声的影响。以SD2030翼型为研究对象,设计的尾缘锯齿幅值为10%弦长,周期为4%弦长。模拟了来流速度为31 m/s、0° 攻角下直尾缘翼型与锯齿尾缘翼型的流场,对应的基于弦长的雷诺数约为310 000。详细分析了尾缘锯齿对翼型尾缘湍流流场的影响,并通过FW-H方程计算大涡模拟提取的声源项,得到直尾缘翼型与锯齿尾缘翼型的声场。研究发现,锯齿尾缘可以明显降低翼型中低频范围内的噪声,在4 000 Hz以下,窄带噪声最多可降低约16 dB。但尾缘锯齿对翼型气动性能有着不利影响。进一步研究表明,该状态下翼型噪声主要由层流边界层引起的涡脱落噪声主导,尾缘锯齿可以抑制层流边界层引起的涡脱落现象,降低翼型升力脉动与尾缘附近的表面压力脉动,减弱尾缘处的低频湍流脉动与涡量,并有效降低尾缘附近涡的展向相关性,这些因素的综合作用使得翼型自噪声降低。     

一种新的基于TDOA与GROA的无源定位算法

针对基于到达时间差(TDOA)与到达增益比(GROA)的辐射源无源定位问题,提出了一种新的定位算法。首先通过引入一个中间变量,根据TDOA和GROA测量模型,构造一个约束加权最小二乘(CWLS)估计。由于这个CWLS问题是非凸的优化问题,现有的方法不能很好地求解。为此,提出了一种有效的方法可以求解到其全局最优解。最后,所提算法被推广到观测站存在自定位误差时的定位求解。计算机仿真结果验证了所提算法能够获得优于传统两步加权最小二乘法(2WLS)的定位性能,能够在更大的噪声条件下达到克拉美罗下界(CRLB)。     

考虑多边界状态约束的飞翼布局无人机姿态控制

以大展弦比飞翼布局无人机为研究对象,针对强扰动环境下多边界状态约束时的飞行姿态控制问题,提出一种指令-控制律联合限制的全状态约束控制方法。该控制方法分别独立设计了指令边界限制器、过渡指令产生器和指令跟踪控制器3个部分。首先,基于无人机动力学特性设计的指令边界限制器,利用无人机的各个状态边界来限制姿态控制器的指令,实现了将非受控状态的约束问题转化为受控状态的约束问题;其次,基于"安排过渡过程"的思想并考虑约束限制环节,设计了过渡指令产生器,为无人机在线生成从当前姿态到期望跟踪姿态的过渡指令;最后,基于障碍Lyapunov函数和扩张状态观测器,设计了指令跟踪控制器,使无人机能够克服干扰且快速稳定地跟踪过渡指令。通过采用Lyapunov稳定性理论分析,该控制方法能够保证姿态跟踪误差收敛有界,且始终处于给定区间内部。仿真结果表明,该控制方法能够保证无人机飞行状态在不超出约束边界的同时,实现对姿态指令的准确跟踪。     

低雷诺数下进气道异常起动现象及其影响因素探析

结合激波风洞实验和数值模拟分析,对一种二元混压式进气道在实验中低单位雷诺数下反而呈现出自起动特征的异常现象进行了研究。根据激波风洞的反复实验观察,表明随着来流单位雷诺数的降低,在继进气道进入不起动状态之后又会重新出现自起动特征的异常起动现象。该结果与层流模型计算得到的流场结构相符,而与湍流模拟结果差异显著;分析表明,层流情况下,由于分离区向前体压缩面大范围地延伸,缓解了进气道入口的逆压梯度,从而在喉道处可以形成主体为超声速的通畅流道,而湍流情况下,进气道入口处激波/边界层干扰形成过分集中的分离泡则呈现明显的壅塞状态;尽管层流情况下进气道流场结构呈现出较为通畅的类似起动的特征,但其流量系数仍明显低于湍流的情况。因此,实验上所观察到的这种异常起动现象严格地说并不属于真正意义上的起动状态。     

台阶和凹腔在固体燃料超燃冲压发动机内自点火性能对比

数值研究了PMMA在固体燃料超燃冲压发动机燃烧室中的非稳态自点火过程及带台阶或凹腔的燃烧室构型对自点火的影响。数值模型基于求解非定常二维轴对称RANS方程,采用SST k-ε湍流模型,采用有限速率/涡耗散燃烧模型,装药和内流场的耦合传热采用一维导热方程。结果表明,台阶和凹腔火焰稳定器都能实现自点火。带台阶和凹腔的不同燃烧室内自点火过程一致;与采用突扩台阶火焰稳定器相比,凹腔火焰稳定器能够满足更宽的进气条件下的自点火;加入适当长度的凹腔,既可改善点火性能,又可增强总体性能。建议采用凹腔来实现SFSCRJ的自点火。     

一种基于稀疏表示的DOA估计新方法

提出了一种基于空间频率稀疏表示的宽带波达方向DOA估计方法。首先利用空间频率构建过完备字典,以代替传统的频率和角度的二维字典,大大缩小了字典长度。然后对接收到的数据进行傅里叶变换,建立稀疏模型进行DOA估计,提高了算法在低信噪比下的性能。经验证,该算法可对宽带范围内的多个窄带信号及宽带信号进行高精度DOA估计,且适用于非相干信号和相干信号。     

AutoScan系列复杂零件自动化三维测量装备开发与应用

自动化三维测量可实现复杂零件的精度检测,为后续工艺优化提供基础数据,是保证航空航天领域复杂零件成形精度的关键技术,但应用时尚存在以下问题：其一,自动化三维测量视点规划仍以人工示教为主,规划效率低、效果差;其二,锻造成形等工业现场工况恶劣,易使系统预先标定的参数发生漂移,测量精度难以保证;其三,多视测量数据拼接仍主要采用标志点拼接的方式,过程繁琐,应用局限大;其四,在线自动化测量时受工装夹具等影响,测量点云中存在大量背景噪声,影响数据自动处理的精度与稳定性。针对上述难题,介绍了基于双目测头的自动化测量视点规划、基于耦合焦距比例约束的系统参数自标定、基于全局优化的多视测量数据拼接、基于自适应阈值迭代最近点（ICP）点云背景噪声自动去除等关键技术;在此基础上,研制了系列自动化三维测量装备,包括PowerVirtualPlan视点规划软件、PowerScan三维测量软件、iPoint3D数据处理软件的开发;最后,介绍自动化三维测量装备在航天航空等领域的工程应用情况。     

滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法

针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.