基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

建筑室内环境通风模拟研究

自然通风是一种简单、经济而有效的通风方式，既能节省有限的能源，又不会造成环境污染问题。通过介绍建筑室内环境模拟过程中的多区通风网络宏观模型及计算流体力学CFD微观模型，并对两种模型的原理及计算方法进行了论述，在此基础上对一典型建筑户型做了通风模拟及结果分析。     

利用导弹制导误差补偿规律修正不完全弹道测量的数据融合技术

论述不完全弹道测量的数据融合处理问题。在惯性器件天地关系一致的前提下,导弹惯性器件误差补偿量变化规律,就反映了飞行中制导工具误差的变化规律,即遥外差的变化规律。因此,可以利用补偿量视速度的变化规律约束条件,内插出不完全测量段落的遥外差数据,在建立节省参数的弹道估计的联合模型基础上,融合少量的高精度测元来解算弹道参数。落点验算表明：利用该方法计算的落点接近实际落点。     

基于预处理共轭梯度算法的有限元模型修正方法

在预处理共轭梯度算法的基础上,提出了一种新的有限元模型修正方法。该方法利用有限元模型的特征方程和试验数据的特征方程相互交叉建立模型修正的数学模型,在质量矩阵和刚度矩阵满足正交性条件和特征方程的约束下,然后利用预处理共轭梯度算法修正方程的数值解。通过算例对该方法进行数值验证,并与其他方法进行了比较,结果表明计算方法提高了模型修正精度,收敛速度快,合理、可行。     

基于直升机/发动机非线性综合仿真模型的ALQR控制器设计

构建了UH-60A直升机六自由度非定常、非线性气动力模型以及完整的直升机/涡轴发动机非线性综合仿真模型。使用增广LQR方法设计了直升机飞行控制器,包线内大量仿真结果及与 控制器效果的对比表明该控制器解耦性能、指令跟踪性能优越,鲁棒性强。此外,该控制器设计过程简单和调参方便。借助上述综合仿真模型研究了发动机闭环系统与直升机的功率匹配关系,数字仿真表明,发动机能够满足直升机机常规飞行任务下的功率需求,功率涡轮转速下垂量满足直升机飞行操纵品质规范（ADS-33E）的要求。     

捷联惯性制导系统的圆锥误差及其补偿

圆锥误差是捷联惯导系统,特别是激光陀螺捷联惯导系统重要的误差源,为提高激光捷联惯性系统的导航精度,防止姿态误差的积累,本文研究了圆锥补偿算法和圆锥补偿误差特性,给出了常用的8种圆锥补偿算法,针对激光陀螺惯组的实际应用背景,开展了弹道仿真研究,给出了圆锥误差对激光陀螺捷联惯导系统导航精度的影响和补偿修正的效果。     

基于混合人工鱼群算法的结构有限元模型修正

将模拟退火算法(SAA)与具有交叉和高斯变异的人工鱼群算法(AFSA)相结合,提出了一种基于混合人工鱼群算法(HAFSA)的结构有限元模型修正方法;针对外编有限元模型修正程序直接嵌入Patran/Nas-tran软件存在困难的情况,设计了一种灵巧且方便的接口模块。以试验模型测试数据与有限元模型计算值的向量残差建立目标函数,在基本AFSA中引入交叉和高斯变异算子用于加快全局优化搜索速度,将目标函数优化值不断刷新公告板,再利用SAA进行局部细化搜索从而显著提高优化解的精度,在满足算法终止条件后获得设计参数的最优值;结合Fortran语言和Visual Basic语言编译接口模块,运行模型修正程序时循环修改Patran软件生成的建模文件并反复调用Nastran软件进行求解。以欧洲航空研究科技组织的基准模型——GARTEUR飞机模型为例,修正结果表明,应用HAFSA进行结构有限元模型修正是可行且有效的。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。     

锥运动条件下新的速度误差补偿项研究

经典的捷联惯导积分算法往往需要在姿态更新过程中对圆锥误差项进行精确补偿。虽然考虑了载体姿态变化的影响,但速度更新算法通常忽略了圆锥效应的作用。就圆锥误差项引起的速度误差进行了研究。指出其与陀螺角增量对速度更新的影响方式相同。在假设的线性斜坡模型条件下,利用两个连续的角增量和比力增量,详细推导了新的速度误差项的二子样更新补偿算法。在一种特殊的机动条件下,即当载体绕横轴作圆锥角振动的同时又沿立轴作同频同相的线振动,推导的二子样优化算法能够使该误差补偿项的平均性能最优。仿真结果证明该优化算法能够对新的速度误差积分项进行有效的补偿。     

基于预测滤波的卫星交会对接相对位姿确定方法

基于视频制导系统提供的视线测量,引入一种高精度、高鲁棒性的、实时的预测滤波算法,建立系统的误差模型,对角速度和位移速度进行一步预测,从而精确地估计卫星的相对位置和相对姿态。此外提出修正方案,通过卡尔曼增益对相对姿态和相对位移进行修正和更新,估计性能得到改进优化。通过卫星交会对接仿真实验验证算法的有效性,结果表明,预测滤波算法高精确估计相对姿态和相对位置,修正后算法得到了更高的精度结果,满足卫星交会对接要求,对在轨实验有重要参考价值。