考虑跑道复杂依赖关系的多目标飞机排序模型

考虑跑道间复杂依赖关系和依赖跑道上动态间隔约束,研究了同时存在依赖、独立跑道的多目标进离场飞机排序问题。以降低航空公司延误总成本和降低旅客总延误时间为目标,建立了跑道复杂依赖关系下的多目标规划模型。通过重庆江北机场的3个实际算例,使用ε约束法求解多目标模型的Pareto最优解集。与未增加本文两处约束的传统模型进行对比显示,额外考虑复杂依赖关系后航空公司延误总成本减少了68.5%～80.3%,旅客延误总时间减少了68.8%～77.7%,额外考虑依赖跑道上动态最小间隔时间后航空公司延误总成本减少了20.4%～43.4%,旅客总延误时间减少了29.2%～42.5%。     

航空装备深腔作业超冗余机器人路径实时跟随方法与试验

高灵活性、大长径比结构的超冗余机器人是实现航空装备制造、装配、维修过程中深腔作业任务智能化操作的可行途径。针对超冗余机器人在复杂深腔空间的高效安全操作问题,提出了适用于实时遥控操作的超冗余机器人路径跟随运动方法。仿真结果表明,路径跟随方法平均解算时间为0.413 ms,圆锥螺旋形曲线路径运动最大偏差为0.011 mm,满足了实时运动和安全精确操作需求。开发了基于ROS-Gazebo的遥控操作虚拟仿真平台,提供了低成本的虚拟训练、模拟操作手段。试验结果表明,路径跟随方法保障了超冗余机器人复杂深腔中的高效安全运动。     

基于任务分解的多星成像规划模型建立与求解

为解决多星成像规划模型中求解算法任务分配不合理、运算效率较低等问题,根据卫星性能指标和遥感器成像能力等约束条件,建立多星成像规划模型。求解该模型时,基于免疫算法设计任务分配方案,并基于图的最长路径算法设计单轨道圈次调度方案,使卫星能够尽可能多地对分配至该轨道圈次的点目标成像。将单轨道圈次调度结果作为反馈信息,调整任务分配方案,并通过多次迭代使得出的结果接近全局最优解。以多颗卫星对不同数量的点目标成像为条件,对模型进行测试,并与现有的规划模型对比。结果表明:文章提出的模型,能够在较短的时间内求解多星成像规划问题,得出较优的成像方案。     

智慧监管:民用无人机企业监管的路径选择

国内民用无人机发展前景广阔,随着无人机软硬件技术的不断突破,相关服务体系也逐渐完善,最终形成一套完善的产业链。基于大数据及"放管服"背景,受"技术黑箱"和"政策黑箱"的影响,加之不当的"企业影响",相关部门监管民用无人机企业出现失序。分析监管失序的内在机理,并探讨无人机企业建立智慧监管机制路径以消解无人机"炸机"风险。     

高超声速飞行器新型预设性能控制器设计

针对强不确定、多约束条件下高超声速飞行器的控制性能问题, 提出一种新型、同时保证高超声速飞行器瞬态响应和稳态性能的鲁棒预设性能控制器设计方法。首先, 设计一种新型、时变、对数型障碍Lyapunov函数, 结合动态面法, 在保证高超声速飞行器高度和速度子系统稳态跟踪误差精度的同时, 还能确保其收敛速度、超调量等瞬态响应性能;与传统的预设性能方法相比, 该方法无需误差转化, 降低了设计的复杂度。然后, 针对模型和外部扰动不确定问题, 设计了自适应、非线性干扰观测器对不确定的上界进行估计并引入控制律。此外, 还引入辅助误差子系统, 降低高超声速飞行器执行机构饱和对闭环系统的影响。最后, 通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有状态均有界。仿真结果验校了本文控制器设计的有效性。     

考虑视场角约束的捷联导引与控制一体化设计

针对现有导引与控制一体化设计方法在用于捷联战术导弹时存在无法保证弹目视线满足导引头视场角约束的问题,将捷联解耦原理和状态约束控制方法相结合提出一种新型考虑视场角约束的捷联导引与控制一体化设计方法。首先引入捷联解耦原理建立捷联导引与控制一体化设计模型,将其转换为严格反馈系统;其次,针对系统模型存在的不确定扰动,设计了一种对不确定上界平方进行估计的自适应律;第三,针对视场角约束问题,采用积分型障碍Lyapunov函数结合动态面控制设计了一体化导引与控制规律。最后通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性和所有信号的一致有界。数值仿真结果校验了设计方法的有效性。     

基于能量约束的翼伞系统分段归航设计与仿真

针对翼伞系统的基本飞行特性和良好的可操纵性,采用分段设计的思想对翼伞系统的归航轨迹进行规划.根据各分段轨迹之间的几何关系,将航迹规划问题转变为对设计参数的寻优问题.实际系统所能提供的能量是有限的.因此,在目标函数中加入控制能量的约束.运用改进的粒子群算法对目标函数进行求解计算,得到整个归航轨迹的设计参数.仿真结果表明:...     

基于MPC导引律的AUV路径跟踪和避障控制

针对欠驱动自主水下航行器（AUV）的三维直线路径跟踪和避障控制,基于级联控制策略设计了运动学和动力学控制器。首先,在设计运动学控制器时考虑了纵倾和艏摇角速度存在的约束,应用模型预测控制（MPC）设计了最优导引律。然后,考虑了推进器转速和舵角的饱和,应用滑模控制（SMC）技术设计了动力学控制器,从而保证了系统的鲁棒性。最后,通过仿真实验与基于视线法（LOS）导引律的传统控制方法进行了对比。仿真结果表明:所提方法不仅可以改善欠驱动AUV对三维直线路径的跟踪效果,而且可以有效减少舵角的饱和现象。      

非线性多目标概率约束规划免疫优化算法

针对噪声信息未知的一般非线性多目标概率约束规划（MOPCP）问题,探讨基于危险理论的多目标免疫优化算法（MOIOA）。算法设计中,借助自适应采样方法估计机会约束的概率和目标值;借助危险理论蕴含的应答模式分割进化种群为已感染、易感染和未感染子群;借助二进制交叉、自适应变异概率、多项式变异策略平衡种群的全局与局部搜索能力。与7种算法相比较获得的数值结果表明,所提算法的搜索效率有明显优势且搜索效果有一定的优越性,同时对复杂工程问题有应用潜力。      

凸优化算法在有人/无人机协同系统航迹规划中的应用

为更好地发挥多智能体在空战中的优势,以凸优化理论为基础,提出一种有人/无人机协同系统的航迹规划方法。首先,分析协同系统的体系结构和控制流程,建立系统的运动模型。其次,根据协同系统中有人机与无人机的任务特点,分别设计航迹规划器与编队规划器,并在编队规划器中引入协同时空约束条件,进而对两规划器模型进行近似与凸化,利用凸优化算法进行求解。最后,通过对比仿真,验证所提方法的可行性。结果表明,凸优化算法能有效求解航迹规划器与编队规划器的优化模型,并且通过协同时空约束,能有效提高系统的飞行安全性及航迹变换的灵活性。