Simulation and Analysis of Crashworthiness of Fuel Tank for Helicopters

Crashworthiness requirement of fuel tanks is one of the important requirements in helicopter designs. The relations among the protection frame, textile layer and rubber layer of the fuel tank are introduced. Two appropriate FE models are established, one is for an uncovered helicopter fuel tank without protection frame, and the other is for fuel tank with protection frame. The dynamic responses of the two types of fuel tanks impinging on the ground with velocities of 17.3 m/s are numerically simulated for the purpose of analyzing energy-absorbing capabilities of the textile layer and protection frame. The feasibility of the current crashworthiness design of the fuel tank is examined though comparing the dynamic response behaviors of the two fuel tanks.     

Autonomous Control Reconfiguration of Aerospace Vehicle Based on Control Effectiveness Estimation

未来空天飞行器跨空天两域飞行,要求有较高的自主性以适应由故障和环境变化带来的不确定因素。针对空天飞行器的不确定性,提出了自主控制重构方案。研究了线性模型的时变控制效益的估计方法,提出并证明了效益矩阵可估计的充分条件,给出了相应的算法并证明了其收敛性和对噪声的鲁棒性;提出了基于线性规划和模糊逻辑的控制分配算法,通过冗余效应器实现了不确定条件下的自主控制重构。系统集成和仿真结果分析验证了方案和算法的有效性。     

基于信息可信度的空中目标识别方法

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一.将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计.该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性.     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

空间自旋目标平动补偿与微动特征提取方法

针对空间自旋目标平动补偿与微动(m-D)特征提取问题,提出一种基于延时共轭相乘和微动分解的平动补偿与特征提取方法。该方法通过延时共轭相乘处理实现目标加速度估计,然后构建冗余的微动原子集,对加速度补偿后信号进行微动分解补偿,通过搜索补偿信号的最大谱峰获取目标的微动特征与速度信息。仿真试验表明,所提方法能够有效估计空间自旋目标的运动参数,并快速提取其微动特征。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

对于动态目标的航天器鲁棒PD+快速跟踪控制方法

摘要：针对卫星对于空间动态目标快速、稳定地跟踪、控制目标,同时考虑平台模型的不确定性、外部随机干扰、系统控制力矩与角速度约束等因素,设计PD+控制器实现对于动态目标的快速、稳定跟踪;在经典PD控制器的基础上设计控制添加项使得系统能够按照既定轨迹运动;采用变结构的手段实现系统收敛速度的提升;合理设计Lyapunov函数的结构,引出角速度、四元数的耦合项对V函数进行改良,简化系统稳定性证明与分析的过程;讨论系统最极端情形,通过对V函数上下界的讨论分析系统该情形下的稳定性;最后通过数值仿真验证所提出算法的有效性与优越性.     

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点,分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先,通过分析拦截弹与目标的相对运动关系,推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件,此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定;其次,以拦截弹和目标速度前置角为坐标系,推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成,RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成;然后,利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间,得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论;最后,开展了四种情形下的仿真,验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。     

机载移动端场面引导软件设计与仿真研究

为了减轻飞行员在繁忙机场场面运行的工作负荷,提升场面运行安全与效率,设计了一种基于移 动电子设备运行的场面引导软件。其采用可扩展架构和模块化功能设计,通过无线通信网络与综合场面监视系 统交联,实现场面引导功能。仿真测试表明,机载移动端场面引导软件能够为飞机在场面滑行操作提供路径引 导信息和冲突告警提示,可提升运行效率和安全性,具有一定的使用价值。