基于模糊逻辑的预测再入制导方法

在研究再入飞行器预测制导基础上,针对实时性要求,提出了一种基于模糊逻辑系统的模糊预测制导方法.首先研究分析了再入飞行器落点纵程与飞行高度、弹道倾角三者之间的联系;设计了以再入飞行器落点偏差和飞行高度为输入,弹道倾角角速度为输出的模糊逻辑系统;并在此基础上根据专家经验制定模糊规则,设计模糊预测制导算法.该方法避免了一般预测制导在形成弹道倾角修正指令时所需要的大量迭代运算,有效减小了预测制导指令的解算时间,为再入飞行器在再入过程中全程使用预测制导提供了可能.仿真结果表明:该方法实时性好,落点精度高,抗干扰能力强,且具有一定的工程实用价值.      

吸气式高超声速飞行器热气动弹性研究进展

吸气式高超声速飞行器是当前航空航天领域研究的热点,该类飞行器通常使用超燃冲压发动机作为推进系统,并采用一体化设计方案,带来了一系列的气动弹性问题。首先阐述了吸气式高超声速飞行器机体/发动机一体化建模研究进展;随后介绍了热气动弹性/推进耦合、控制系统耦合以及不确定性分析等方面的热气动弹性动力学研究进展,并对相关热气动弹性试验研究进行了分析;最后对吸气式高超声速飞行器的热气动弹性问题提出了若干研究建议。      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

吸气式高超声速飞行器耦合运动数值模拟

为了研究吸气式高超声速飞行器在俯仰/滚转两自由度耦合运动下的动稳定性问题,基于气动/运动耦合数值模拟方法并结合理论分析,针对一种类似SR-72构型的吸气式高超声速飞行器开展了进气道通流状态下强迫俯仰/自由滚转耦合运动数值模拟研究。结果表明:强迫俯仰/自由滚转耦合运动下,滚转通道的动力学方程可以简化为有阻尼的Mathieu方程形式,并且可以求得稳定性边界。理论分析表明:滚转通道的动稳定性与俯仰振荡角频率相关,在飞行器滚转振荡固有角频率附近存在2个临界角频率,当俯仰振荡角频率位于2个临界角频率之间时,滚转通道是动不稳定的。在俯仰振荡振幅较小时,数值模拟结果与理论符合较好,但实际的临界角频率与理论分析求解的值有一定偏差;数值模拟结果表明随着俯仰振荡振幅增大,导致滚转发散的角频率范围变得更宽,且向更高频率偏移。      

翼尖铰接复合飞行器动力学特性研究

航空飞行器通过翼尖铰接机构复合飞行时的气动耦合效应,会造成飞机产生不同于其单独飞行时的动力学特性,出现复合飞行安全问题。为研究翼尖铰接复合飞行器的动力学特性,使用Newton-Euler方法和Robberson-Wittenburg方法建立了双机组成的翼尖铰接复合飞行器多刚体系统整体和内部的7自由度非线性动力学和运动学方程组。在气动准定常假设下建立双机复合系统非耦合气动力表达式,基于CFD方法开展复合飞行器系统的三维实体建模和非结构网格划分工作,获取复合飞行器系统的气动力数据。搭建动力学仿真平台,开展准配平方案和全配平方案下的动力学仿真。仿真结果表明:准配平方案下飞行器无法持续稳定飞行,而全配平方案下复合飞行器系统各运动参数在仿真时间内始终趋于稳定。在全配平方案下,使用小扰动假设的非解耦线性化方法重新整理7自由度动力学方程组,研究复合飞行器系统运动模态的特征值中出现的2个发散新模态,根据对应的特征向量发现2个发散模态分别由相对滚转角度和角速度主导,同时也比较分析了其他运动模态相比单机飞行时的特性变化规律。      

面向先进飞行器设计的非定常空气动力学

着重综述飞机在大攻角飞行中遇到的非定常气动力问题，同时强调进一步发展非定常空气动力学对先进飞行器设计具有重要意义。     

提高飞翼飞行器起降性能的腹部襟翼

翼身融合体飞翼飞行器没有常规飞机的机身,也没有垂尾和平尾／升降舵,飞行器的俯仰控制只是依靠传统的升降副翼,而升降副翼离飞行器的重心较近,使用于俯仰操纵的力臂相对较短,因此使飞行器的抬头／低头的旋转性能和复飞性能受到了较大的限制。     

高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计

为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数（RBF）神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。      

基于自适应动态规划的航空航天飞行器鲁棒控制研究综述

自适应动态规划方法(ADP)是一种基于强化学习框架的智能控制方法,通过函数近似技术,最终得到动态规划问题的近似最优控制策略.本文对ADP方法在航空航天飞行器鲁棒控制的研究进行综述.首先,介绍了ADP方法基本结构框架与典型算法实现原理.进一步,对于ADP方法在高超声速飞行器系统,导航制导系统以及无人机系统在鲁棒控制中的相关研究进行介绍.最后,对未来航空航天飞行器领域ADP方法的发展前景进行了分析.     

太阳能无人机应用

满足高空长航时无人机长达数月续航要求的关键之一是解决其飞行动力源问题,许多国家把太阳能无人机列为重要的研究方向。我国大部分地区,都处在太阳辐射资源的丰富带和较丰富带,从而为太阳能无人机的应用提供了很好的条件和优势,但要真正实现太阳能无人机的使用,还需解决很多关键技术。包括独特的飞行器设计和太阳能动力系统设计等。