联盟环境下航空公司航线网络优化

航空公司如何设计航线网络满足自身运营需求,同时便于同联盟伙伴开展多国际航线合作,是联盟合作领域中亟需解决的问题.在经典UMpHMP模型基础上,综合考虑联盟航线网络的特性,以最小化航空公司运输总成本为目标,构建了联盟航线网络优化设计模型.选取国内某航空公司进行实例分析,得出最佳枢纽位置和旅客运输最优路径,并分析了枢纽数目和成本分摊比例对网络布局的影响,验证了模型的实用性和可行性.     

基于移动网络的飞行控制系统

一个实现精确姿态显示的飞行控制系统不仅能改善飞行品质,而且能保障飞行任务的圆满完成,飞行姿态数据的研究与设计具有重大的安全意义和研究价值.设计了以STM32F103为核心控制芯片的飞行控制系统,通过读取HMC5883磁阻传感器、MPU6050三轴姿态传感器、MS5611气压计的数据,编入相应控制程序,获取飞行器的三轴姿态和高度位置,并将取得精确的姿态数据通过4G移动网络传输到手机客户端上,保证飞行中GPS以及遥控信号失灵等突发状况时,能够及时地根据数据调整飞行姿态,达到安全返航的目的.实验测试结果表明,系统实时性好,可靠性高,易于安装,调试简单,具有较高的实用价值.     

Fuzzy adaptive tracking control within the full envelope for an unmanned aerial vehicle

Motivated by the autopilot of an unmanned aerial vehicle（UAV） with a wide flight envelope span experiencing large parametric variations in the presence of uncertainties, a fuzzy adaptive tracking controller（FATC） is proposed. The controller consists of a fuzzy baseline controller and an adaptive increment, and the main highlight is that the fuzzy baseline controller and adaptation laws are both based on the fuzzy multiple Lyapunov function approach, which helps to reduce the conservatism for the large envelope and guarantees satisfactory tracking performances with strong robustness simultaneously within the whole envelope. The constraint condition of the fuzzy baseline controller is provided in the form of linear matrix inequality（LMI）, and it specifies the satisfactory tracking performances in the absence of uncertainties. The adaptive increment ensures the uniformly ultimately bounded（UUB） predication errors to recover satisfactory responses in the presence of uncertainties. Simulation results show that the proposed controller helps to achieve high-accuracy tracking of airspeed and altitude desirable commands with strong robustness to uncertainties throughout the entire flight envelope.     

涡扇发动机性能参数指标论证方法

针对舰载战斗机用涡扇发动机在概念设计阶段,其总体性能和部件循环参数指标的选取与确定等难点问题进行了研究.通过分析舰载机的典型作战任务剖面,提出了发动机需要具备的性能要求;结合目前世界战斗机用涡扇发动机的发展趋势,给出了先进涡扇发动机性能与参数指标的范围;基于L-M算法神经网络模型,预测了涡扇发动机主要循环参数指标.经验证,预测的循环参数及提出的性能指标具有一定的有效性,为发动机概念设计时性能参数指标的选取与确定,提供了一种新的论证方法.     

空间激光通信进展及在天基网中应用构想

在分析国内外空间激光通信技术研究进展和试验验证的基础上,按照"全球覆盖、重点支持、便于组网、便于管理"的原则,重点对未来激光链路卫星星座构型进行研究,提出了基于已有轨位的4节点GEO(Geostationary Earth Orbit,地球静止轨道)星座、基于已有轨位的6节点GEO星座以及激光/微波卫星共存下空间激光宽带网络发展构想;采用高效资源分配算法和智能化运行管理系统,支持我国数百个航天器、非航天器的在线管理和高速数据传输服务,可以满足我国天基平台和全球骨干节点的高速数据传输需求。通过分析论证,提出构建我国的空间激光宽带网络,需要在超长距离激光通信技术、激光链路自主建立技术、星地激光大气效应研究、空间激光宽带网络协议、卫星星座智能管理技术等关键技术和重点研究方向上集智攻关,取得突破性进展,并对未来发展进行了展望。     

以中继卫星系统为骨干的空间传输网络体系

空间传输网络作为重要的空间基础设施,其作用得到了国际学术界、产业界和各国政府的高度重视,已成为全球范围的研究热点。针对空间信息传输需求特点和空间传输网络的典型特征,提出了以中继卫星系统为骨干构建我国空间传输网络的设想,设计了"骨干+区域接入"的双层体系架构,"管理+数传"的骨干网络双网功能结构,梳理了空间传输骨干网络需要重点研究的理论问题和关键技术。     

超低空空投航迹倾角自适应跟踪控制

针对超低空空投下滑阶段考虑执行器输入死区、不确定性大气扰动以及模型存在未知非线性等因素干扰轨迹精确跟踪等问题,提出了一种自适应神经网络动态面跟踪控制方法.建立了含执行器输入死区的超低空空投载机纵向非线性模型,采用神经网络逼近模型中未知非线性函数,引入非线性鲁棒补偿项消除了执行器死区建模误差和外界扰动.应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号均是有界收敛的.仿真验证表明,所提方法既保证了轨迹跟踪的精确性,又具有强鲁棒性.     

基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

雷达电源系统安全运行健康状态评估研究

雷达电源系统的运行状态直接影响整个雷达设备的安全性与性能指标的实现,如何实现雷达电源的 健康状态评估是亟待解决的问题。首先采用雷达电源正常状态下的健康特征数据训练自组织神经网络;然后 计算监测数据与训练后的自组织神经网络中权重向量的距离,将距离值归一化表示为健康度;最后利用试验数 据计算健康度,并实现健康分级。结果表明:该模型计算的健康度随电源老化时间变化整体呈现下降的特点, 该模型可以实现雷达电源健康状态评估。     

基于InfoLSGAN和AC算法的滚动轴承剩余寿命预测

为解决小样本和噪声干扰下滚动轴承剩余寿命(RUL)预测准确率低的问题,提出一种基于信息最小二乘生成对抗网络(information least squares generative adversarial network,InfoLSGAN)和行动者-评论家(actor-critic,AC)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。将堆叠降噪自动编码器、信息生成对抗网络和最小二乘生成对抗网络相结合,构建InfoLSGAN,自动地从噪声数据中提取可解释的鲁棒特征,解决梯度消失问题;采用基于AC的训练算法训练InfoLSGAN,减少训练时间,加快收敛速度;根据训练后的InfoLSGAN,利用softmax分类器预测测试样本中滚动轴承的剩余寿命。通过滚动轴承加速疲劳寿命试验验证该方法的有效性。试验结果证明,当信噪比等于0时,该方法对滚动轴承测试样本的寿命预测准确率至少提高了10%。在小样本情况下,滚动轴承剩余寿命预测的平均准确率达9584%。