机器学习方法在气动特性建模中的应用

气动数据建模是飞行性能仿真评估的基础。气动特性建模主要有机理建模方法和“黑箱”建模方法。本文对“黑箱”建模的三类机器学习方法——分类与回归树方法、浅层学习方法和深度学习方法,进行了算法说明与分析应用。将分类与回归树方法、浅层学习方法中的Kriging建模方法、RBF神经网络方法及SVM支持向量机方法分别应用于火箭气动特性建模、三角翼大迎角非定常气动特性建模、气动热试验数据融合,对这几类建模方法的优势和不足进行了比较分析。同时,将流动条件参数组成向量,再映射为图像,与翼型图像构成“合成图像”,建立了基于翼型几何图像、来流马赫数、迎角的翼型气动特性深度神经网络模型,得到了比较好的预测效果,拓展了气动特性深度学习建模方法的使用范围。     

基于深度强化学习的多无人机协同进攻作战智能规划

无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战,多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足,提出一种基于深度强化学习（DRL）的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战（SEAD）任务规划过程建模为马尔科夫决策过程,建立基于近端策略优化（PPO）算法的SEAD 智能规划模型,通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性。结果表明：基于DRL 的智能规划方法可以实现快速、精细规划,适应未知、连续高维的环境态势,智能规划模型具有战术协同规划能力。     

Deep learning enabled localization for UAV autolanding

This article concentrates on ground vision guided autonomous landing of a fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) within Global Navigation Satellite System (GNSS) denied environments. Cascaded deep learning models are developed and employed into image detection and its accuracy promoting for UAV autolanding, respectively. Firstly, we design a target bounding box detection network BboxLocate-Net to extract its image coordinate of the flying object. Secondly, the detected coordinate is fused into spatial localization with an extended Kalman filter estimator. Thirdly, a point regression network PointRefine-Net is developed for promoting detection accuracy once the flying vehicle’s motion continuity is checked unacceptable. The proposed approach definitely accomplishes the closed-loop mutual inspection of spatial positioning and image detection, and automatically improves the inaccurate coordinates within a certain range. Experimental results demonstrate and verify that our method outperforms the previous works in terms of accuracy, robustness and real-time criterions. Specifically, the newly developed BboxLocate-Net attaches over 500 fps, almost five times the published state-of-the-art in this field, with comparable localization accuracy.     

基于迁移学习方法的安全运行状态评估综述

迁移学习是利用其他相关领域已有的知识解决给定领域问题的一种方法,能够有效抑制数据缺失对 准确建立状态评估模型的影响,从而为设备安全可靠运行以及维护决策等方面奠定基础。本文总结了航空航 天领域相关设备产品数据缺失条件下利用迁移学习实现运行状态评估的研究现状,探讨了迁移学习方法在状 态评估领域未来的研究方向,为航空航天领域相关研究人员提供了最新参考,以便对实际问题进行分析并据此 寻找可能的解决方案。     

基于极限学习机的黑障区智能导航算法

在黑障区飞行阶段中,惯性导航系统会因缺少辅助导航系统而持续累积误差,导致飞行器导航系统可靠性下降。针对这一问题,提出了一种新的基于极限学习机的黑障区智能导航算法,通过极限学习机(ELM)对GPS正常工作的导航信息进行学习。在黑障区,利用学习得到的模型对惯性导航系统进行误差补偿,较好地修正了当GPS失锁时惯性导航系统的误差,避免了因误差累积而导致的导航信息发散。仿真结果表明,该算法能够保证在GPS失锁的黑障区中导航系统输出的信息有较好的可靠性和精度,能够为接下来的姿态调整和着陆准备提供良好的基础。     

航空发动机传感器解析余度模型的建立方法

为了使用解析余度模型对传感器故障进行诊断,提出了1种基于K-均值聚类与改进微分进化算法优化的极端学习机(IDE-ELM)的发动机传感器解析余度模型建立方法。为避免求解ELM算法时H矩阵奇异,采用K-均值聚类对试验数据进行聚类处理,然后从每类数据中选取1组数据组成训练样本用于训练;利用IDE算法优化ELM的输入层权值和偏置,提高ELM的泛化能力。利用飞行试验数据进行了仿真验证。结果表明:基于K-均值聚类和IDE-ELM设计的传感器解析余度模型具有较高的精度,可用于FADEC系统双通道传感器的故障诊断。     

民用航空器四维航迹预测技术综述

民用航空器四维航迹预测是保障飞行安全、提升运行效率、缓解航班延误、倡导绿色飞行的有效支撑和重要保证.四维航迹预测的研究集中于如下领域:预测结构与流程、预测模型与方法、误差分析与精度提升,其中航迹预测模型与方法是核心,主要包括混合估计模型、质点运动模型与机器学习方法.最后,总结与提炼开展民用航空器四维航迹预测研究的思路和热点,并相应指出了未来的研究方向.     

基于三层模型的机器学习建模工具设计与实现

机器学习和数据挖掘任务作为一种解决模糊规划和凸优化问题的实际工程技术,近年来依托互联网、大数据等领域的发展逐渐为人们所熟知.针对现行机器学习软件系统所存在的问题,提出一种三层式的加壳软件模型的建模的的方法,并以此实现了一个轻量化的通用机器学习建模平台.     

多机械手混合位置/力协调学习控制的研究(英文)

研究了多机械手抓持一刚性物体的协调控制。考虑多机械手系统的动态模型不确定性,导出了物体位置的误差方程和内力的误差方程,给出了多机械手的混合位置/力协调学习控制策略,并对学习控制的收敛性进行了讨论。文中提出的控制策略在每次迭代学习后,通过修正系统的控制输入来改善系统的性能。最后,通过两个平面机械手抓持一物体的仿真实验证明了该方法的有效性     

基于贝叶斯网的航班过站时间动态估计

一架飞机每天要执行多个航班,从而 形成航班链。前序航班进港后,若估计出飞机在机场的过站时间,后续航班的离港时间便可 较准确给出。文中选取了对航班过站时间影响较为显著的几个因素,运用历史数据,采用最 大似然估计进行贝叶斯网参数学习并获得不同情况下过站时间的估计值。同时,利用贝叶斯 网增量学习的特性,运用航班增量数据基于贝叶斯估计修正贝叶斯网参数,并用新的学习 结果更新过站时间估计值。实验数据表明,所提出的方法能较好地对飞机过站时间进行估计。最后,对影响过站时间的各因素进行了灵敏度分析对比。