带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先,将飞行器模型化为严反馈形式,以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅,并保证限幅信号的可导性,限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰,设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明,本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。     

基于ECHAM5模式的杭州亚运保障期间降水预测

本文基于ECHAM5气候模式模拟的2000～2039年全球逐日降水量,通过与杭州萧山国际机场2001～2020年的降水资料做对比,从而预测2023年9月和10月杭州亚运保障期间降水情况。得到以下结论:1)2023年9月降水日数可能在10.5～15 d。2)2023年10月模式降水日数远低于模式及实况多年平均值,考虑两者平均值之间6.6～11.3 d的可能性更具指导意义。3)通过偏差订正,2023年9月及10月预测降水量分别为117.43 mm和0.15 mm,而预测雷暴日数分别为2.7 d和0.0 d。总体上9月降水比平均水平略高,10月则明显偏少。考虑10月预测值远低于平均值,10月降水量在模式与实况平均值之间68.34～75.57 mm的可能性更具参考意义,而雷暴日数取0.2～1.2 d更可靠。4)10月降水与秋台风的影响密切相关,叠加今年厄尔尼诺增强的趋势,降水预测也更为复杂多变。     

航空器积冰形成过程及预测方法综述

自航空器发展以来,积冰一直是影响飞行安全的重要因素。本文对航空器积冰产生机理、影响因素、预测方法等方面展开讨论,最后总结现存的问题以及研究建议。     

发射脉冲载波泄漏抑制研究与实现

对发射端采用双平衡正交调制器产生线性调频造成载波泄漏的原因进行了详细分析,提出了采用直接数字合成(DDS)技术产生发射端线性调频信号的实现方法,从而很好地解决了载波泄漏的问题,并给出了试验结果。     

倾转四旋翼飞行器垂直飞行状态气动特性

综合采用基于滑移网格技术的计算流体力学(CFD)方法与悬停状态气动干扰试验方法,对倾转四旋翼(QTR)飞行器垂直飞行状态的流场进行模拟与试验,研究飞行器垂直飞行状态气动特性以及部分参数对气动特性的影响.结果表明:倾转四旋翼飞行器在垂直飞行状态,前后旋翼之间干扰不明显,但旋翼与机翼的干扰明显;旋翼旋向对旋翼与机翼的干扰不...     

应用过程神经网络的航天器瞬态温度预测方法

航天器在轨温度受空间热环境影响变化较大,同时研制阶段的热分析与热试验往往也耗时较长,因此通过准确有效的预测方法为其提供在轨温度预警信息、提高热仿真与热试验效率至关重要。文章提出航天器瞬态温度预测方法,依据航天器在轨温度实测数据,采用相空间重构理论构建样本集完成训练,应用过程神经网络建立瞬态温度预测模型,并对温度进行外推预测。经验证,根据温度预测方法建立的温度预测模型绝对误差最大值为0.746 K,可在满足工程精度的情况下实现对航天器瞬态温度的快速预测。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

火箭发动机涡轮泵故障检测及预测算法研究

涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。     

连续纤维增韧陶瓷基复合材料的发展及在航空发动机上的应用

介绍了连续纤维增韧陶瓷基复合材料的结构组成以及陶瓷基体材料、增强体纤维、界面层的发展情况,概述了连续纤维增韧陶瓷基复合材料在国内外航空发动机热端部件上的应用。从工程运用角度,探讨了连续纤维增韧陶瓷基复合材料工程化运用面临的问题及解决措施。结合我国航空发动机的发展需求及连续纤维增韧陶瓷基复合材料研究、应用现状,提出了加快连续纤维增韧陶瓷基复合材料研究及工程化应用的建议。