超声速气流中复杂冷却结构的传热分析方法

针对应用于高超声速吸气式发动机中的复杂再生冷却结构,为了更好地对其进行传热性能评估,在充分借鉴液体火箭发动机传热分析方法的基础上,集成多种成熟高效的技术,建立了一种解耦的传热分析方法。该方法首先借助计算流体力学技术确定结构件工作的热环境,提取必要的参数后依据半经验关系式确定气侧的换热边界条件;然后,通过将冷却流动假设成一维流动,根据换热准则确定液侧的换热边界;最后,对冷却结构进行有限单元离散,计算传热过程,获得温度场特征。该方法将换热与导热过程解耦,降低了研究问题的复杂性,适用于复杂构型的热防护设计。通过后掠尖缘再生冷却支板的热防护试验,证实了传热分析方法的可靠性,且显示算法对本例的预测误差约在8%左右。     

非制导炸弹投掷的攻击航迹规划研究

战斗机投掷非制导炸弹,需要预先对攻击航迹做出合理规划,以提高作战效能和生存能力。为此,提出一种战斗机的攻击航迹规划方法。首先建立战斗机运动模型,生成基本战术动作模型库,并将动作组合合成为基本航迹;然后,构建各阶段动作参数的开闭环控制模型,对战术动作进行微观控制,并依据飞行员经验确定参数变化的约束范围;最后,基于非制导炸弹的基本性能和战术运用方式,限定战机的投掷参数,进而完成航迹规划。对机动跃升加俯冲攻击战术进行仿真分析和演示验证。结果表明:所规划航迹满足攻击条件,运动参数符合飞行要求,验证方法可行有效。     

空时分组编码的无人机中继通信航迹规划方法

无人机(UAV)中继通信是实现远距离点对点无线通信的一种重要技术手段。为提高无人机中继通信系统链路传输的可靠性,提出基于空时分组编码的无人机放大转发中继通信传输方案,并基于双跳链路遍历容量最大化的准则给出了无人机最佳航迹规划方法,并进一步利用FM-EM算法给出了基于空时分组编码无人机中继通信系统的中断概率及遍历信道容量计算公式。计算机仿真表明:提出的方法显著优于传统的单发单收(SISO)无人机中继通信系统。     

基于DSAS算法的直升机贴地飞行在线航迹规划

通过改进优化传统A*算法,利用动态稀疏A*搜索(DSAS)算法在线设计了直升机贴地飞行轨迹.该算法采用逆向搜索方式规划航迹,在遇到新生探测威胁时,只需局部调整受到影响的航迹,减少了重新规划的范围,提高了搜索效率.此外,在生成节点时考虑了直升机性能及飞行约束,优化了搜索范围;并且根据影响贴地飞行航迹性能的各种因素,设计了航迹代价计算方法;利用层次分析法结合专家分析计算得到最优代价权值.仿真结果表明,该方法在线设计的飞行轨迹能够较全面地满足避障、贴地功能,相比稀疏A*搜索(SAS)算法节省了计算时间.     

面向空中交通节能减排的真空速估算模型

为了实现终端区内空管单位燃油消耗的有效评估,结合综合航迹数据采用数据挖掘技术,提出一种基于航迹数据的终端区真空速的估算模型.首先应对综合航迹数据处理,提出了对综合航迹处理的方法;通过在中国气象数据网上获取机场上空风的数据,利用插值法建立机场上空风场的模型;分析航行速度三角形,推导出真空速计算模型.最后分别以离场和进场的QAR数据,用Matlab对真空速进行仿真估算.结果表明:方法能够有效地利用综合航迹数据进行真空速的估算.     

航空发动机模型参考自适应控制(MRAC)初探

航空发动机是一个非常复杂的多变量控制对象,参数变化范围非常大,因此选择合适的控制方法保证高性能的控制品质最优至关重要。目前的控制理论研究中,自适应技术的发展为发动机控制系统的设计提供了新的思路。采用基于李亚普诺夫稳定性理论设计模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Control),参照F100发动机设计数据设计参考模型,并根据发动机转速变化情况进行了数字仿真。     

基于深度学习的突防控制博弈对象匹配方法CSCD

针对基于博弈理论设计应对多枚拦截弹的协同突防控制方案时需要确定博弈对象的问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的拦截弹攻击对象匹配方法。基于传统防空导弹飞行时序与流程构建拦截弹飞行轨迹库,以轨迹库为训练样本对LSTM网络进行训练,并以此为基础构建航迹预测模型与对象匹配模型,实现对拦截弹攻击对象的识别。仿真结果表明,该方法能够有效识别拦截弹拦截目标,为后续的巡航弹突防研究提供支撑。     

基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划

为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性.      

非对称液压缸对称性控制

阀控非对称缸两个运动方向上系统的开环增益及某些参数的不同,使得两个方向上的动态特性不对称,这种本质上的非线性和非对称性给系统控制带来困难.PБ-211机器人后3个关节是对称阀控制非对称液压缸伺服系统,为了使机器人运行平稳和提高控制精度,在控制中必须加以适当补偿.在分析非对称液压缸工作原理基础上,考虑液压缸伸出和缩回性能不同,提出了模型参考变增益自适应控制算法对非对称液压缸进行补偿.该算法包括单神经元自适应PID控制、模型参考自适应控制和输出增益的自动调节3个部分.仿真分析和实验表明该算法可以基本实现非对称液压缸的对称性控制,较普通PID控制算法具有明显优势.      

大型军用运输机的飞行航迹优化

军用运输机通常在紧急情况下执行空运任务,应以时间成本作为此类飞机垂直剖面飞行航迹的优化指标.将飞行时间按上升、巡航和下滑3个阶段进行分解,采用能量状态法简化飞机质点运动方程,将优化指标转化为等效能量形式.优化巡航段参数,采用最小值原理分别完成纵向最优剖面上升和下滑飞行航迹的优化.仿真结果表明:军用运输机在上升段采用各高度的最大可用速度上升,在低于升限的某高度以最大飞行速度巡航,在下滑段采用各高度的最大可用速度下降时,全剖面飞行时间最短.研究结果对提高大型军用运输机在可能存在威胁的前线环境下的运输效率和飞行安全性等均具有一定的实用参考价值.