多无人机编队飞行气动耦合仿真

针对多无人机紧密编队飞行中的气动耦合问题,提出了一种基于涡流模型分析和计算流体力学(CFD)仿真相结合的气动耦合研究方法.该方法首先在分析长机尾涡对僚机产生诱导速度的基础上,分别建立了僚机气动增量、两机相对位置及相对方位的数学模型,进一步通过仿真计算得到编队飞行时的最佳间距,最后利用CFD对长机与僚机间的气动耦合效应进行了仿真.结果表明:X-47B无人机按此间距编队飞行时,僚机的升阻比从5.4774提高到7.2231.     

电动飞翼布局无人机设计研究

为改善无人机起降和续航性能,对采用正弯度翼型的飞翼布局电动无人机进行计算研究.建立了无人机重量模型,机翼通过后掠、几何扭转以及襟翼、升降副翼的合理配置以减小纵向配平阻力,确定了一架航时为4h的飞翼布局小型手掷电动无人机的总体参数.分别以航时和重量尺寸为算例目标,使用遗传算法对无人机总体参数进行优化.计算结果表明:相对于反弯度翼型,使用正弯度翼型的飞翼布局无人机能减小无人机重量和尺寸,延长留空时间.     

仿鹰眼-中脑机制的无人机空中加油显著性检测

空中加油是提高无人机（UAV）空中持续作战能力的重要技术,其中对加油锥套的检测和识别是实现空中加油的首要任务。针对空中加油快速、准确的目标检测难题,结合鹰眼敏锐的视觉机制,设计了一种仿鹰眼-中脑机制的显著性检测算法,采用仿鹰眼颜色拮抗和明暗适应机制模型从加油锥套视频序列中提取多通道图像特征,为适应锥套在图像中的面积,模拟仿鹰中脑网络门控机制对多通道特征显著图进行空间门控处理,模拟仿鹰中脑网络增益机制对显著图进行增强处理。通过公开数据集和空中加油试飞数据集分别进行了测试,仿真对比实验结果验证了所提出的显著性检测算法可在设定显著目标面积占比的条件下有效抑制背景影响,并能检测到空中加油的锥套目标。     

固定翼有人飞机无人化改造进展研究

固定翼有人飞机无人化改造是快速获取大型无人机的重要途径,同时对新型大型无人机的研发具有重要的参考价值。本文首先对国内外已开展过的无人化项目进行系统梳理,美国和苏联开展了大量军用飞机无人化改造工作,国内近5年也完成了多个固定翼有人飞机无人化改造项目,实现将有人飞机无人化改造为空中全尺寸无人靶机、无人攻击机、无人侦察机和无人运输机等。随后总结了固定翼有人飞机无人化改造过程中的总体设计、性能提升、本体改造、飞控系统改造、全系统联试与飞行试验等多项关键技术。最后对我国未来的固定翼有人飞机无人化改造工作中的改造对象、改造模式、用途及智能化改造等方面提出相关建议。     

欧美“高速航路”研究进展

自20世纪80年代起,全球航空运输业进入了快速蓬勃的发展阶段,空中交通流量持续增长,航空客货运输量逐年攀升。据美国联邦航空局(FAA)预测,截至2025年,美国的航班总量将达到2010年的3倍,欧洲空中航行安全组织(Eurocontrol)关于欧洲航空运输的一份报告中预测,欧盟27国2010~2017年间的航空运输年平均增长率为2.6%。与之相对的是,持续增长的空中交通使美国、欧洲等世界各航空大国均面临着航路拥堵、航班延误的困境,尤其在高峰时间和恶劣天气情况下,繁忙机场间航路效率低下、灵活性差的弊端更是显露无疑。     

无人机气动力地面车载测试系统

介绍了中国航天空气动力技术研究院开发的一种用于测量全尺寸无人机气动力的地面车载测试系统（GTV）。车载测试系统采用一辆中型卡车进行相关改造,将试验无人机机身安装在其顶部,通过汽车牵引能够达到40km/h的速度。一套专用的测试天平系统和数据采集系统用于记录试验中无人机产生的升力、阻力以及俯仰力矩等数据。主要介绍测试天平系统的设计,数据采集测试系统,测试方法和试验结果。多元静态原位校准加载结果表明天平测试系统输出信号线性度以及重复性较好。动态校准试验采用一副定常展弦比6的机翼进行,试验结果与已知的风洞试验数据进行了比对。车载测试系统试验结果的升力和俯仰力矩数据不同车次之间重复性较好,并且与风洞试验数据基本一致。但阻力数据的离散度要比风洞试验时大得多,并且试验结果比风洞试验时偏小一些,试验证明地面车载测试系统的阻力测量难度较大。     

平面叶栅内固体粒子运动特性的研究

在利用高速摄影技术获得固体粒子在平面叶栅内运动特性的基础上, 采用Lagrangian轨迹法分别在考虑与不考虑边界层影响的情况下, 计算了固体粒子在叶栅内的运动轨迹和速度。通过与实验结果的比较发现:在利用Lagrangian法计算固体粒子的运动特性时, 对于尺寸比较大的粒子可以不考虑边界层的影响, 而对于尺寸比较小的粒子则需考虑边界层的影响。      

对提高高速风洞不同期试验精度的建议

风洞试验是由很多环节组成的高精度空气动力试验。本文对如何避免过失误差,控制好偶然误差以提高风洞不同期试验精度提出了一些建议。     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。