无人机用燃料电池阴极供气系统建模与控制

燃料电池因其高效、无污染、噪声小等特点,被认为是未来最具有潜力的无人机（UAV）用动力源,燃料电池阴极供气系统的控制技术是决定燃料电池系统性能和可靠性的关键。针对无人机用质子交换膜燃料电池（PEMFC）阴极供气系统,首先,考虑外界温度、压力、空气密度以及雷诺数等随高度变化的参数,建立了跨高度离心空压机模型并分析了其在不同高度下的工作特性,基于无刷直流电机反电势特征构建了高速空压机驱动电机模型。其次,通过计算燃料电池阴极氧气和氮气的动态分压获取了PEMFC电堆输出电压。设计了基于分数阶PI^λD^μ的过氧比和阴极气压控制方法,驱动电机采用有限集模型预测控制（MPC）实现快速的转矩响应,仿真结果表明设计的控制器可在无人机跨高度运行条件下实现过氧比的快速调节,同时维持阴极气压稳定,满足燃料电池阴极供气需求。     

基于深度神经网络的客机总体设计参数敏感性分析

飞机总体主要设计参数敏感性分析揭示了总体主要设计参数对飞机特性指标的影响,有助于总体设计方案的决策。针对宽体客机总体主要设计参数敏感性问题,根据其总体主要设计参数和特性指标的特点,以及多学科间的耦合关系,建立了深度神经网络模型。该深度神经网络模型以客机总体主要设计参数为输入,对特性指标进行预测。在深度神经网络模型中,设置了多个输入层、多个输出层以及多个分块的隐藏层,从而模拟客机总体主要设计参数对特性指标的影响以及不同特性指标之间的相互作用。测试结果表明,与传统代理模型相比,深度神经网络模型对客机特性指标的预测精度更高,多参数适应性更好。利用该深度神经网络模型对客机总体主要设计参数进行敏感性分析。分析结果表明,机翼1/4弦线后掠角在30°~31.5°时,有利于减少最大起飞重量和起飞平衡场长;发动机海平面最大静推力和机翼面积对客机直接使用成本、最大起飞重量等特性指标的影响最为显著。     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法

提出一种基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法,根据压气机一维设计理论,通过对满足流量及压比设计指标的反问题求解快速得出压气机的气动布局方案,在此基础上结合非设计点损失和落后角模型通过正问题求解得出全工况压气机特性,再根据预测特性与目标的偏差调整气动布局方案,以此通过对正反问题的耦合求解实现对压气机特性的合理快速预测...     

一种复杂环境下的无线应急通信中继节点快速布点方法

无线应急通信作为综合应急保障体系的重要组成部分,在应对洪水、地震、海啸等自然灾害时有着传统网络无可比拟的便捷性和经济型.中继节点作为无线中继网络的关键环节,其选址将直接影响整个应急通信网络的性能.复杂环境无线应急通信中继节点选址依靠现场实地调查和测量,但会存在选址速度慢、中继节点冗余和通信链路质量差等问题.针对以往这些...     

宽带城镇发展的业务需求分析

城镇化建设需要宽带网络提供新动力和新手段,提升城镇的信息化、数字化服务水平。通过对城镇数字政府、农业生产和乡镇企业发展及建设平安城镇等方面业务需求的分析,说明了宽带在城镇化建设中的重要作用。     

无人机路径规划中的环境和威胁模型研究

为了提高无人机执行任务时的突防能力,在进行飞行路径规划时必须对战场环境中的威胁环境进行评估,而威胁环境中的威胁估计与飞机被雷达或类似的传感器探测出的风险度有关,需要考虑的信息包括无人机传感器范围内的威胁位置和强度.路径规划算法依赖于路径规划空间的建模方式,包括环境建模和威胁源建模.目前针对规划空间环境和威胁模型的建模方法缺乏系统分类和论述.分析了战场环境的建模方法,研究了规划空间的离散建模方式,根据无人机飞行过程中可能遭遇的威胁类型进行威胁源类型的划分,并针对三种威胁类型分别建立威胁风险模型,为无人机在复杂环境下的路径规划实现做了参数准备.     

高保真气动伺服弹性系统降阶技术研究

采用高保真非定常气动力辨识技术获得的气动伺服弹性(ASE)系统时域模型往往阶次较高,不利于控制系统设计的应用.为了有效降低高阶ASE系统阶次,研究了高保真ASE模型的降阶特性,分别采用平衡截断、奇异摄动以及平衡奇异摄动模型降阶技术,结合BACT系统讨论了各种方法在ASE模型降阶中的应用情况,通过仿真比较得知,平衡奇异摄动法应用于ASE模型的降阶具有一定的优势,可以大幅降低模型阶次,且能够保证降阶模型的精度.     

基于割集的三维模型模块划分与表示方法研究

为了解决大规模图进行同构分析导致的组合爆炸问题,从降低图复杂度出发,本文提出了一种模块划分与分层表示方法.建立了表示三维模型的分层连接图表示方法,制定了模块划分的尺寸比例约束和连接强度约束,并在此基础上提出了基于割集的三维模型模块划分算法,以某型飞机襟翼为实例验证了方法的正确性和有效性.