轴流透平级的最佳流型设计方法

把近代最优控制论方法引入轴流透平叶片的设计,在优化的轴流透平子午通道内,建立包括透平级内所有性能参量的最优流型命题的完整的物理模型及其数学表达式,并归化为一个在给定初始状态、自变量终端固定、部分状态变量终端受有约束的条件下,使级的某一性能指标(如级的功率)达到最优的最优控制问题,应用“代价函数法”及“共轭梯度法”编制计算程序,计算得到符合给定约束条件、并使目标函数取极值的最优环量分布,结果是令人满意的。      

直升机低速回避区计算分析

在可实现安全自转着陆的条件下,基于最小化回避区面积的思想分析预测了直升机低速高度——速度曲线。将直升机自转着陆表示成非线性最优控制问题,其状态方程使用发动机失效后增广的纵向三维刚体飞行动力学模型。采用直接转换和非线性规划的方法求解非线性最优控制问题。以UH-60直升机为例,计算了考虑1s操纵延迟的单发失效的低速高度-速度曲线,并给出了高悬停点、拐点和低悬停点的最优自转着陆过程,发现这些最优着陆过程与驾驶员的实际操纵程序一致。     

最优导引律研究

与常规导引律不同，直接以追踪器航迹角为优化控制变量，基于最优控制理论，借助追踪末端的几何关系，设计了基于非线性追踪模型的时间最优导引律；之后，针对工程实现，又对它进行了改进研究，以克服理论设计的两点不足：一是数值计算存在误差，会削弱导引性能；二是最优条件过于理想化，目标轨迹无法预先知道，难于工程实现。仿真研究表明：本文提出的2种改进方法，基于分段优化计算和基于分段预测控制的最优导引方法，能够有效地克服理论设计的不足，使得所设计的导引律成为真正意义上的最优导引律。     

多控制面飞机的全机颤振主动抑制设计

 以仿F/A-18A外形的全机模型为对象,研究多输入/多输出（MIMO）飞机颤振主动抑制（AFS）设计方法和特点。控制律采用线性二次型高斯（LQG）方法,结合平衡截断法降阶。首先,仅用机翼舵面对机翼部件和全机设计AFS控制律;然后,全动平尾参与AFS控制;最后,机身额外加装小翼,与机翼舵面联合控制,考察AFS效果。研究发现：单独机翼AFS效果显著,颤振速度提高28%;全机构型有机身模态参与颤振,仅用机翼舵面,低阶控制律颤振速度增量仅为4.6%;全动平尾参与控制可改善低频颤振,但存在低速的高频不稳定模态;机身小翼与机翼舵面联合控制,AFS控制效果可达14.9%。最终,筛选出机翼后缘内侧舵面与机身小翼两组控制面进行AFS设计,即可达到14.5%的颤振速度增量,是较为理想的AFS方案。     

基于自适应驾驶员最优控制模型的飞行品质预测

传统飞机驾驶员最优控制模型采用卡尔曼滤波,无法反映飞行员对未知环境的适应能力,在飞行试验中有时存在与飞行员实际评分不一致的现象.为此,采用自适应状态估计理论对传统驾驶员最优控制模型进行了修正,提出了基于自适应飞机驾驶员最优控制模型的飞行品质评估方法.通过对比飞行试验和模型仿真结果表明了这一评估方法的可行性,所采用的修正加权系数得到的评分结果精度更高.研究结果表明,飞行员评分与指标函数加权系数比值相关,采用变化加权系数比值得到的评估结果与飞行员实际评分更为吻合.随着飞机动态特性的变差,这一比值将不断增大,飞行员将投入更多精力进行飞行状态监测,进而导致飞行员降低对飞行品质的主观评价.     

基于深度神经网络的变比冲小推力交会实时最优控制（英文）

针对燃料最优交会问题,提出了一种基于深度神经网络的实时控制方法。首先,发展了面向燃料最优交会问题的轨迹反向生成方法,该方法基于现有的反向生成思想进行二分法迭代,以满足反向积分的两个截止条件。然后,构造了一种适用于变比冲模型的深度神经网络结构,并将网络的输出控制分为推力输出和比冲输出。提出了先学习最优比冲,然后根据比冲的实际上下限约束对其进行限制以获得比冲输出的方法。进一步,通过设计增强容错深度神经网络以提高交会任务末端接近段的鲁棒性。最后,通过对地球至阿波菲斯小行星和地球至火星的任务仿真,验证了所提方法的有效性和高效性。     

倾转旋翼机舵面故障后动态倾转过渡优化

倾转旋翼机操纵面故障后的安全高效应急操纵是避免飞行事故的重要环节。本文计算分析了倾转旋翼机遭遇不同作动器故障后倾转过渡的飞行轨迹和操纵优化。首先将倾转旋翼机不同舵面故障后的安全过渡倾转问题转换为最优控制问题，然后采用混合多重打靶法将最优控制问题离散为非线性规划问题，并进行数值求解。以XV-15为研究对象，面向基于最优控制模型的倾转过渡过程进行验证，随后注入舵面损伤、卡滞故障，计算并分析故障后的最优安全倾转过程和操纵策略。结果表明，当升降舵出现舵效损失时，飞行员需要增大纵向杆量输出，可完成动态倾转过渡，但随着损失增大，倾转过渡的操纵复杂度会提升；升降舵出现卡滞后，调节飞行速度，改变了倾转过渡路径，可完成正向倾转过渡。     

火星固体上升器最优推力条件及制导方法

两级固体上升器是大型火星样本回收计划中的重要组成部分，针对固体火星上升器在样品返回任务中的最优动力设计与耗尽关机多约束制导问题开展研究，提出了一种解析-数值融合的入轨段优化方法，最优解析方法为固体动力的优化设计提供理论依据，数值优化方法在理论最优解邻近进一步解决实际飞行中面临的耗尽关机制导问题。首先，为了分析与优化固体上升器最大载荷质量下的动力参数，基于庞特里亚金极大值原理构建了推力矢量方向的最优控制问题，推导出最优动力参数的新的必要条件来消去协态乘子矢量，进而获得了最优控制量的解析表达式。然后，针对上升器在实际飞行条件下面临的参数偏差及不确定性干扰，提出了一种融合最优解析解序列的二次型数值优化方法，该方法通过高效反向递归敏感度矩阵在线快速迭代计算出飞行指令，控制火星上升器在耗尽关机方式下高精度进入预定目标轨道。最后，推力矢量方向的最优解析表达式，通过与GPOPS优化方法的对比与分析，验证了在必要条件下的最优性与正确性，并给出了火星上升器的最优动力方案。数值仿真结果表明：在配置的参数偏差及不确定性干扰下，火星上升器采用所提的解析-数值融合优化方法，能够在耗尽关机方式下实现高精度入轨任务...