无人机在恶劣气象条件下的自主决策技术

无人机(UAV)在实际战场环境中受恶劣气象条件等许多不确定因素的影响,因此必须不断提高其自主决策能力。主要研究无人机自主探测恶劣气象并进行自主决策的问题,首先介绍了影响无人机飞行的典型恶劣气象条件,然后提出了利用机载传感器获取气象信息并建立恶劣气象数学模型的方案,并提出了采用专家系统理论解决无人机遭遇恶劣气象时的自主决策问题。最后,对无人机在风切变、雷暴和紊流3种常见恶劣气象下的自主决策过程进行仿真。经分析,决策结果合理,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于遗传算法的翼型多目标气动优化设计

采用遗传算法实现了单/多目标情况下NACA0012翼型的气动优化设计。绕翼型的外部无粘流场解采用基于非结构网格的显式时间推进Jameson有限体积方法。遗传算法采用二进制编码,通过外部调用流场解算器对种群适应度函数进行评估。为提高计算效率,使用了动弹网格技术以及使得优化程序可以从任一进化代继续计算的中间进化结果存储技术。优化参数为翼型气动型面,分别以给定来流条件下的升力系数、阻力系数作为优化目标进行了单目标优化设计,并以此为基础,结合博弈论中的Nash博弈,实现了升力系数和阻力系数的多目标优化设计,得到了优化结果。分析表明,该方法具有较高的计算效率,能够给出更优的翼型气动性能,具有一定的实际工程应用前景。     

基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计

 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。     

在轨服务技术评说

何为在轨服务随着航天技术的飞速发展,卫星的结构、组成日趋复杂,其性能、技术水平也不断提高。在这种情况下,保证卫星在复杂的空间环境中更加持久、稳定的在轨运行,已成为目前航天领域亟待解决的重要问题。经过多年的探索逐步发现,使用在轨服务技术是提高卫星生存能力的一条行     

高超声速战术导弹精确制导律设计

高超声速战术导弹以其固有的特点在高速目标拦截上应用前景巨大.如何针对高超声速战术导弹高速度、高不确定性的特点设计精确的制导律是导弹能否摧毁目标的关键.针对高超声速战术导弹和高速机动目标建立了相对运动模型,利用自适应滑模控制理论,设计了导弹的自适应精确制导律,并进行了仿真分析.结果表明,该制导律具有较好的控制效果.     

一种新的蚁群算法及其在飞行器设计中的应用

尝试将蚁群算法引入飞行器优化设计领域,为此建立了适用于高维、多目标、多约束优化问题的连续空间蚁群算法,并以高超声速飞行器气动布局的多目标优化设计为例进行了验证.优化设计结果与采用遗传算法得到的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点.该研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考.      

基于Bayes理论的航空发动机涡轮叶片维修决策

为了更可靠、更经济地实施航空发动机涡轮叶片维修决策,对Bayes统计推断理论在维修中的应用进行了探索。通过仿真试验,对比分析了维修人员在常规情况下根据维修经验和通过采样对叶片维修策略的选择。试验结果表明,基于Bayes统计推断理论的方法,对于航空公司决策者或维修人员进行维修决策是可行的和方便的。     

基于虚拟目标点制导的误差分析

基于标准弹道确定的虚拟目标点位置在弹道小扰动的情况下能够确保闭路制导的精度,但是在弹道大扰动时,虚拟目标点位置修正误差变大,能否保证闭路制导的精度值得探讨。通过给弹道一个大扰动进行了弹道仿真,结果表明,弹道大扰动会引起闭路制导的方法误差变大。     

临近空间高超声速滑跃式轨迹目标跟踪技术

针对临近空间目标飞行速度快、机动特性强和加速度突变的特性,提出一种地心直角(ECEF)坐标系下基于目标特性分析的修正强跟踪滤波(MSTF)算法。首先,通过对ECEF坐标系下目标量测的无偏转化处理,以有效减小目标高超声速飞行所带来的旋转、平移和线性化误差影响;接着,在对目标特性充分分析的基础上,合理构建强跟踪滤波(STF)模型,通过对模型参数的自适应调节,以有效实现临近空间高超声速滑跃式轨迹目标的精确跟踪;最后,结合统计学原理对目标加速度的突变进行合理检测和补偿,以进一步修正强跟踪滤波模型的跟踪精度。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

基于性能及轻量化的新型风力机叶片优化设计研究

针对复合材料风力机叶片形状复杂,采用传统的复合材料层合板理论难以建立叶片质量计算数学模型的缺点,本文提出了将叶片的质量计算转化为叶片曲面的面积计算模型。基于修正的风力机空气动力学理论,在叶片全部产生功率区域内采用作者全新设计的风力机CQU-A翼型系列进行翼型沿叶片展向分布设计,验证了该翼型族具有较高的气动性能;针对变桨距风力机,以最大功率系数及最小叶片面积为多目标优化模型,建立了新型2MW风力机叶片设计及优化数学模型。采用改进的多目标粒子群算法对风力机叶片进行优化设计,优化结果表明,相比初始风力机叶片,新叶片的工作性能有了较大的提高,叶片的表面积有了明显的降低,意味着叶片的质量有了显著的减少,降低了叶片的材料成本;同时叶根载荷也得到了有效的控制。该新型叶片的研究为设计出高性能轻质量低成本的风力机提供了理论依据。