驾驶舱机组人员自动化系统项目综述

随着自动化技术的广泛发展和应用,驾驶舱实现无人化将成为未来发展的趋势。但现阶段自主技术 的发展和安全性水平使得军用直升机的驾驶飞行仍需飞行员的参与控制。而且,受飞行员生理极限等因素的限 制,有人直升机在作战时间、出动架次等方面存在很多局限。为此,美国国防部及工业界积极开发自主技术。 “驾驶舱机组人员自动化系统（ALIAS）”项目就是其中之一。该项目将自主技术用于现役的有人驾驶飞机, 降低机组人员的工作负荷和提高安全性,同时减少执行任务的机组人员的数量。该项目经飞行演示验证在一定 程度上缓解了飞行员的工作强度。     

基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础,平衡了发动机总装各区域的工作内容,最小化各总装区域的工作差异,增强了每个区域装配机件的关联度,提高了总装工作的并行度,从而提高了装配质量。以某型发动机总装区域划分工作为实例,通过上述算法进行了总装区域划分,量化了所有装配区域每一工序的具体装配内容,减小了不同装配区域间的机件差异,杜绝了缺件、剩件等装配问题。     

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。     

小型固定翼无人机集群综述和未来发展综述

围绕小型固定翼无人机集群这一难度高、发展快、应用前景广阔、多学科交叉的新方向,从集群系统内涵、现有典型项目、关键技术3个角度综述了国内外小型固定翼无人机集群的研究现状。在系统梳理集群系统内涵和应用优势的基础上,从集群协同模式探索、分布指挥体系构建、核心关键技术突破和集群验证等4个视角总结现有典型项目,从体系架构、通信组网、决策与规划、飞机平台、集群飞行、集群安全与集群指控等7个核心点综述了技术研究现状。最后,综合小型固定翼无人机集群中亟需解决的关键技术,展望了这一领域未来的发展趋势。     

主流攻角对双射流孔气膜冷却特性的影响

应用压力敏感漆技术,在平板上测量了不同主流攻角(i=-30°,-20°,-10°,0°,10°,20°,30°)下双射流孔的气膜冷却效率,并利用计算流体动力学(CFD)计算得到的流场对气膜冷却效率的规律进行了解析。所研究的双射流孔结构的孔间无量纲横向距离为0.5,孔间无量纲流向距离为3;射流与主流密度比为1.0,吹风比分别为0.5、1.0、1.5、2.0。结果表明小的主流攻角(i=-10°,0°,10°)下,流场中存在反肾型涡对或挤压作用,气膜层与壁面贴附良好,气膜冷却效率最高;大正值攻角(i=20°,30°)下,虽然气膜覆盖面积大,但反肾型涡对退化,气膜冷却效率下降;大负值攻角(i=-20°,-30°)下,流场中有肾型涡对,且气膜横向覆盖受限,气膜冷却效率最低。     

非正交弧线齿面齿轮齿面设计及根切研究

非正交弧线齿面齿轮是以端面渐开线弧线齿圆柱齿轮为假想刀具包络展成的面齿轮。根据面齿轮啮合原理推导了非正交弧线齿面齿轮齿面方程,结合Matlab数学模型和根切理论研究了该种面齿轮的根切现象,计算出面齿轮不产生根切的最大内径,并通过Catia仿真滚齿来验证计算的准确性。该研究旨在提出一种新型非正交面齿轮,通过理论推导及仿真模拟来研究该种面齿轮的根切现象,在此基础上探究非正交弧线齿面齿轮的内径影响因素。研究结果表明:在同等参数下,当位置参数增大时,刀具渐开线截面高度和内径逐渐减小,当刀具圆弧半径增大时,内径逐渐减小,刀具渐开线截面高度逐渐增大。     

0.3 m低温风洞液氮供给系统研制

基于系统级的一维热流体模拟分析,建立了适用于研究分析0.3 m低温风洞液氮供给系统的数学模型,并开展了系统漏热、两相流及缓冲罐中液氮容积等流体动力学分析;在系统现有控制策略及试验数据的基础上,基于该数学模型开展了系统压力动态响应分析,获得了在阀门动态调节过程中管网压力的瞬态响应,计算结果与试验值的总体误差控制在10%以内。喷射压力一致化改造避免了阀间干扰,添加的回流管道消除了供给末端的两相流现象,使喷射压力控制精度达到1.1%,调节时间减少到23 s,实现了风洞总温快速安全调节和精确控制。     

发动机唇口电热防冰系统性能仿真

采用三维耦合传热方法对发动机唇口电热防冰系统进行了多状态下的性能仿真,获得了唇口表面平衡温度及动态温升响应时间,以此评估防冰系统性能,并通过与冰风洞试验结果对比,对仿真过程进行了修正。研究表明:唇口表面加热区平衡温度均高于273.15 K,温升响应时间小于60 s,满足防冰需要,较为严酷的防冰状态点主要为飞行速度较大、环境温度较低的状态点;修正唇口材料导热系数后,仿真与试验结果吻合良好。研究结果能有效指导工程研制,对提高防除冰仿真分析结果的准确性提供了很好的借鉴。     

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.     

空心气冷低压涡轮动叶气热耦合数值模拟

以空心气冷低压涡轮动叶为研究对象,采用高质量的流体域和固体域网格控制技术,带转捩模型的双方程SST湍流模型,开展了基于CFD方法的叶片气热耦合问题研究。获得了不同冷气流量比(分别为1.0%,1.38%,1.8%和2.2%)、温比(分别为2.1,2.25,2.3,2.4和2.5)和压比(分别为1.4,1.6和1.8)对叶片换热特性的影响规律,设计状态中截面按弧长平均的叶片壁面金属温度计算值较试验值偏小0.3%,气热耦合计算的叶片壁面温度分布与试验结果吻合良好,验证了气热强耦合计算方法的精度,为涡轮叶片温度场分析提供了一种有效的方法。