基于实战使用的涡轴发动机空中起动飞行试验

以涡轴发动机实战使用中空中紧急起动相关技术指标和特情处置措施验证为目的,设计了贴近实战使用特征的发动机空中起动试飞方案,并以某涡轴发动机设计定型试飞为依托,进行了不同飞行工况下的飞行试验验证和数据分析研究。结果表明:该空中起动试飞方案合理可行,能够最大程度的贴近部队实战使用的技术特征,满足对发动机起动高度包线、起动时间等研制总要求规定的技术指标验证需求;试飞结果表明该型涡轴发动机4000m以上高度停车至再起动期间直升机平均下滑高度约为670m,平均停车时间约为185s。该试飞方法和数据结果可为部队实战使用过程中空中遭遇停车的紧急处置提供支持和参考。     

iGMAS分析中心产品一致性分析及其应用研究

通过比较不同分析中心提供的精密轨道与钟差产品发现，不同分析中心的轨道和钟差表现出明显差异，并且轨道径向和钟差的相对偏差存在很强的相关性和周期特性。经过数据分析，BDS、GPS、GLONASS的轨道径向和钟差相对偏差具有12h和24h周期项，而Galileo具有12h周期项。因此，提出了一种新的钟差拟合及加权综合方法，通过建立多项式+不同周期项模型对钟差进行拟合求得残差序列，利用残差序列对不同分析中心产品的钟差值进行定权，并将加权均值作为钟差综合值。通过与ISC钟差对比发现，提出的钟差综合模型可以明显提高部分分析中心产品的钟差精度，并优化iGMAS分析中心钟差产品的一致性。     

飞翼无人机机动飞行非线性反步控制律设计

飞翼布局无人机具有操纵能力不足、非线性和耦合性强的特点。传统的反步控制方法能够提高飞翼 无人机系统的鲁棒性,但是存在奇异值计算、保守性等问题。本文提出一种改进的反步控制方法。建立飞翼无 人机仿射非线性模型,运用该方法进行鲁棒控制器设计,并进行仿真验证分析。结果表明:该方法解决了传统 反步控制方法所具有的奇异值计算、保守些问题,突破现有鲁棒设计方法对系统不确定性范数上界已知要求的 限制,所设计的控制器鲁棒性较高。     

飞行载荷发展综述

飞行载荷设计是飞行器设计的一个重要组成部分,是连接总体气动设计和结构强度设计的桥梁。本 文从飞行载荷设计所需要遵循的规范、飞行载荷的设计方法、严重载荷选取、飞行载荷的验证等方面对飞行器 飞行载荷设计的发展历程进行了回顾,并对未来飞行载荷的发展方向进行了展望。     

超声速进气道压力估算方法及验证

进气道载荷的预示和限制是超声速飞行器设计中的关键问题。以典型颌下进气超声速飞行器为研究对象,对其进气道流场进行数值仿真,研究不同马赫数、攻角、侧滑角及余气系数条件下的进气道压力特性;针 对进气道压力工程估算及设计需求,使用无量纲和解耦的方法,对进气道压力经验公式进行拟合;反算飞行试 验中的进气道压力,并与测量结果进行对比。结果表明:进气道压力随马赫数增大而增大,随余气系数增大而 减小;正常工作包线内,较小的攻角、侧滑角对进气道压力影响不明显;进气道压力经验公式计算值与飞行试验 测量值符合较好,具有较高的精度。     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。     

待机状态下机翼结冰的快速计算方法

飞机在飞行过程中遭遇结冰气象,尤其是过冷大水滴结冰条件所导致的机翼结冰,将严重影响飞机的气动性能与操纵品质,从而导致飞行故障或飞行事故,是飞机飞行安全的重要影响因素,是飞机研制中必须重点解决的难题。虽然针对结冰已建立有多种计算仿真程序,但快速获得结冰模拟冰形,包括过冷大水滴条件下的结冰模型是工程师们一直追求的解决方案。利用前向多层神经网络,尝试建立了一种针对待机状态下的机翼结冰模型。此方法基于坐标转换原理,将获取的采用直角坐标表达的标准翼型的机翼结冰数据转换为对应的极坐标表达的数据,以飞行参数、气象参数和极坐标角度作为输入,极坐标模值作为输出训练构建出此种机翼结冰模型。使用所建立的模型,仿真预测结果表明该计算方法具备快速性和精确性,其计算精度可满足实际要求。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

航空器海上飞行空域规划方法

为充分利用海上空域资源,提供海上飞行有效空域活动范围,针对海上空域可用资源问题进行了研究,主要目的是寻找一种有效的海上空域可用资源规划方法。一方面,分析了我国周边海域的海上空域资源,并基于岸基军、民航已规划使用空域的环境数据,结合周边空管雷达监视能力服务范围信息,设计了一种基于图形栅格化法的海上空域资源智能规划方法。另一方面,基于协同区域随机搜索算法,分析计算出适合航空器飞行的海上空域数据,可为航空器海上飞行空域规划提供可靠依据。