智能结构在微型飞行器中的应用与研究

与传统的飞行器相比微型飞行器具有体积小、重量轻、成本低等优点,在军事及民用等方面都有着广泛的应用,但由于微型飞行器本身存在着较低的升阻比、机翼展弦比小以及受扰动不稳定性等缺点,限制了它的实际应用,为了更好地改善其气动性能,本文介绍了设计制作依靠智能材料驱动变形的柔性机翼,通过模型的气动计算研究微型飞行器的气动性能变化,并通过柔性机翼的主动形状改变使得微型飞行器的气动性能得到改善。     

大气紊流环境下的纵向飞行参数响应分析

介绍了大气紊流环境下飞机纵向飞行参数的计算与匹配方法.由于紊流的随机性特征,飞行参数响应分析采用时域与频域相结合的方式,对某型飞机紊流环境下的纵向飞行参数进行了计算分析.采用所介绍的方法,可以获得比较合理的飞行情况来指导型号设计工作.     

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.     

飞行器控制分配技术研究现状与展望

综述了现代飞行器控制分配技术的研究和应用状况.首先简要回顾了线性控制分配方法,然后着重论述了非线性控制分配技术的最新研究成果,包括截距修正法、分段线性规划法、非线性规划法及包含神经网络计算、遗传算法和模糊逻辑在内的智能控制分配技术,最后讨论了有待于进一步完善和深入研究的若干问题.     

某高超飞行器流道冷流特征及气动力特性研究

对一种类似于X-43A的吸气式高超声速一体化构形全流道开展了风洞实验和数值模拟研究,分析了不同来流总压、飞行攻角以来流Ma数下全流道的流场结构和气动力特性.研究结果表明:(1)飞行攻角对全流道的流动结构和升力系数有着显著影响,但阻力系数的影响并不明显;(2) 研究范围内来流马赫数的变化对全流道的流动结构和全机气动力特性有着一定影响;(3) 前体横截面上存在显著的展向压强梯度,使得经过预压缩的气流偏离了进气道进口,但同时也减少了进入内通道的边界层气流,提高了进口流场的品质.     

高超声速飞行器后体喷管三维构型设计

为研究高超声速飞行器后体喷管三维构型的设计,以NASA半壁喷管试验为参考,进行了二维及三维内外流相互作用的数值模拟计算,分析了后体喷管三维流场的特点.从高超声速飞行器机身推进一体化的角度,构建了后体喷管三维构型,进行了不同构型设计对后体喷管性能影响的参数研究.结果表明:后体喷管的三维效应不可忽视,后体喷管侧壁的存在及下壁面长度对性能影响较大.      

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.      

基于直接配点法的滑翔轨迹快速优化设计

介绍了基于五次Gauss-Lobatto多项式的直接配点法在再入飞行器三维轨迹最优化问题中的应用。首先给出了再入飞行器轨迹优化问题模型,其中运动方程为三自由度模型,性能指标选为到达指定地点飞行时间最短,控制变量则为无量纲升力系数和倾侧角。再入飞行过程中受到加热率、过载和动压约束,终端状态受到目标位置约束。然后,应用直接配点法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,将动态优化问题转化为静态参数最优化问题。选取各节点和配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解。仿真结果表明直接配点法对于再入飞行器轨迹初始参数取值不敏感,且求解过程具有一定的实时性。     

高超声速飞行器瞬态热试验

为了进行高超声速飞行器热防护系统的初步设计和数值计算的验证,设计开发了高超声速飞行器瞬态气动加热地面试验系统及其控制软件.试验系统能够根据飞行器的飞行轨迹和外形参数加载瞬态热流,实时测出结构表面的热流值和温度,得到飞行器的表面试验热流曲线和温度曲线.试验系统采用真空舱模拟飞行环境,并为此设计了冷却床,在真空环境下能比较真实的模拟热防护系统的下表面热环境,使瞬态热试验的原理更加合理,精度进一步提高.      

一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法

高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10～+55℃温度范围、-150～+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20～+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。