采用分布式压电驱动器的翼面热颤振主动抑制

高超声速气动加热会严重影响飞行器结构的颤振特性,本文开展了采用分布式压电驱动器的热颤振主动抑制方法研究。以某飞行器小展弦比翼面为研究对象,进行了常温和热载荷边界条件下的结构振动和颤振分析。在此基础上,对频域非定常气动力进行有理函数拟合,建立包含压电驱动器的翼面耦合结构系统状态空间形式的运动方程;对典型热载荷边界条件下的被控对象设计颤振主动抑制控制律,分别设计出LQG及PID控制器;对比分析了系统开、闭环颤振特性。结果表明,通过主动控制律的实施,达到了热颤振主动抑制的目的,验证了这种颤振主动抑制方法的有效性。

考虑参数摄动的飞行器气动伺服弹性鲁棒稳定性分析研究

高超声速飞行器通常结构整体柔度大、飞控系统权限大、飞行环境复杂、气动加热严重,极易导致由结构、气动、热和控制等耦合引起的气动伺服弹性稳定性问题。由于建模复杂、不确定性多及参数摄动影响,传统的稳定性分析方法不适用分析飞行器气动伺服弹性系统的鲁棒稳定性。利用线性分式变换,考虑多种参数摄动,由子系统到整个闭环系统依次建立气动伺服弹性状态空间模型,并应用结构奇异值?方法分析了系统的鲁棒稳定性。分析结论表明了该建模方法的有效性以及?方法在飞行器气动伺服弹性鲁棒稳定性分析中的应用前景。

导弹气动弹性稳定性分析

以某导弹为例,从颤振和气动伺服弹性两方面对导弹气动弹性稳定性进行了分析研究。在颤振分析中,开展了全弹结构动特性计算,采用超声速偶极子格网法计算了高超声速非定常气动力,对导弹部件和全弹进行颤振计算分析,对空气舵舵系统刚度设计提出了要求。在气动伺服弹性稳定性分析中,建立了导弹俯仰通道气动伺服弹性运动方程,采用Nyquist方法分析了闭环系统的稳定性和稳定裕度。

跨大气层飞行器气动伺服弹性稳定性分析方法研究

跨大气层飞行器通常采用翼身组合体外形,机体结构柔性大,飞行控制系统通道之间交联耦合且通频带宽、再入扰动因素复杂、气动加热严重,上述因素可能导致气动伺服弹性或热气动伺服弹性问题。考虑外界干扰不确定性、飞行器模型摄动和控制通道耦合等因素,跨大气层飞行器需进行多通道交联耦合气动伺服弹性鲁棒稳定性分析。通过弹性飞行器动力学建模、非定常气动力拟合、伺服系统和飞行控制系统建模,建立了气动伺服弹性系统的闭环模型。在此基础上对Nyquist方法、最小奇异值法以及结构奇异值μ方法等气动伺服弹性稳定性分析方法进行了分析与讨论,得出相关结论。

高超声速下翼面的热颤振工程分析

针对高超声速下翼面的结构、气动和热的耦合动力学问题 ,提出了热颤振分析的分层求解思路 .首先分析结构在热环境下的固有动力特性 ,然后应用vanDyke活塞理论计算高超声速非定常气动力 ,最后采用p k法进行颤振求解 .对某高超声速全动舵面和小展弦比根部固支翼面进行了热颤振的分析与比较 .计算结果表明 ,受热后结构的动力学特性和颤振特性均可能发生变化 ,尤其对于小展弦比根部固支翼面 ,由于热效应对其扭转刚度影响很大 。

水下发射航行体跨介质动态载荷预报研究

提出水下发射航行体跨介质动态载荷预报方法,模拟了出筒过程中,多重密封环减振垫对航行体的约束和逐步由气到水的跨介质冲击作用,以及在出水过程中,航行体逐步由水到气的跨介质卸载作用。获得航行体轴向速度、俯仰角度、俯仰角速度和弯矩等关键参数随时间的变化规律,辨识出典型截面上的载荷特征,并与缩比模型试验数据进行了对比,仿真结果与试验结果吻合地较好。

基于气浮平台的飞行器性能验证技术研究

针对飞行器地面性能验证存在的主要技术问题,将气浮试验技术应用于飞行器试验验证领域,设计并实现了基于气浮平台的飞行器性能验证系统,并提出了空间缩比理论,解决了气浮空间与真实空间的映射关系问题,为在地面开展飞行器性能验证提供了一种技术途径。该系统已应用在某飞行器仿真任务中,表明了其有效性和可用性。

弹性体水下发射试验的仿真研究

针对水下垂直发射航行体的弹道和载荷特性,通常需要开展大量缩比模型的弹射试验来进行辨识。开展水下发射航行体跨介质运动过程的数值仿真及试验验证研究,考虑航行体的弹性特性、与筒内减振装置的碰撞特性、航行体入水和出水冲击特性等,获得了俯仰角度和弯矩载荷随时间变化规律,仿真结果与试验结果吻合地较好。

英国“云霄塔”空天飞机揭秘

2011年7月21日，阿特兰蒂斯号航天飞机完成了最后一次飞行任务，为期30年的美国航天飞机项目宣告终结。后航天飞机时代的可重复使用运载器将如何发展？美国已进行了两次X-37B小型无人航天飞机演示验证试验。英国也不甘人后，2011年7月上旬，英国喷气发动机公司（REL）宣布“云霄塔”（SKYLON）空天飞机的发动机关键部件——预冷热交换器已经开始试验，这标志着“云霄塔”项目研究迈出了坚实的一步。

未来航天器预测与健康管理技术研究及启示

本文介绍了预测与健康管理技术的基本概念和内涵,分析了国内外预测与健康管理技术的研究现状及差距,重点对预测与健康管理技术的关键能力目录和关键技术进行综合论述和分析,得出了对我国航天器预测与健康管理技术发展的启示与建议。

浅析前沿技术探索与军品领域跨越发展

科学技术发展推动了人类文明的进步，同时也促进了军事装备形态的不断演进。军事技术具有战略性、前沿性、带动性等特点，不仅对国家战略安全具有重大影响，而且不断深刻改变着人类的生产生活方式。

一种新型的特种轻小型偏心杠杆式伺服机构技术研究

针对大负载力矩和狭长的安装空间要求,本文提出了一种新型特种轻小的偏心杠杆伺服机构,可将旋转的输入运动转变为摆动的输出运动,可用于直接驱动舵面。并设计了原理样机,进行了初步试验验证,试验结果表明该设计是合理可行的。

国外海洋无人航行器的发展现状及趋势

无人航行器的发展已经逐渐得到军事强国的高度重视,美国和欧洲遥遥领先其他国家,总体上引领着无人航行器的发展方向;介绍了国外典型水面无人航行器及水下无人航行器的发展现状,并对其发展趋势进行分析;海洋无人航行器具有机动灵活、成本低廉、无伤亡、适合大规模生产、可在各种环境甚至高危海域执行任务等优点,各国高度重视水面及水下无人航行器作战价值,促进实战能力发展;同时不断攻关水面及水下关键技术,推动无人航行器多样化发展,提升无人航行器作战效能,使作战能力逐步增强。

基于LSTM模型的飞行器智能制导技术研究

人工智能技术的突破性进展为飞行器再入制导技术的研究提供了新的技术途径,本文针对预测校正制导中两方面的问题:一是纵向“预测环节”积分计算量大和“校正环节”割线法迭代求解难以满足实时性的问题,二是纵向制导和横向制导都需要对动力学方程进行积分,存在明显的冗余计算问题,提出基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的飞行器智能制导技术.一方面,在纵向制导中不需要对动力学方程进行积分来预测待飞射程,即去除“预测环节”;另一方面,不再基于割线法迭代求解倾侧角的幅值,即去除倾侧角的“校正环节”,大大减少积分计算量,提高计算速度.利用深度学习在神经网络映射能力和实时性方面的双重天然优势,基于再入飞行器的实时状态信息,采用LSTM模型实时生成倾侧角指令.同时,将纵向和横向制导环节的制导周期统一为一个周期,进一步确保制导系统满足在线制导的实时性要求.蒙特·卡罗仿真分析表明,本文所提的方法在飞行器再入初始状态和气动参数拉偏情况下具有精度和速度上的优势.

无人机在未来海战场中的应用分析

无人机已成为新军事变革的重要体现,正在逐步实现从辅助博弈手段向基本博弈手段的跨越;针对无人机具有实现人员零伤亡、作战性能优越、成本低等显著特点,分析了以美国为代表的国外无人机在海战场中的应用情况,提出了无人机系统在未来海战场中动态组网、多维感知、指挥控制、智能交战的应用需求,分析表明无人机在侦察预警、跟踪定位、特种作战、中继通信、精确制导、信息对抗、战场搜救等各类战略和战术任务中具有独特的优势,无人机在未来海战场中的创新应用将起到颠覆性和决定性的影响。

基于卷积高斯混合模型的统计压缩感知

高斯混合模型被广泛应用于统计压缩感知中信号先验概率分布的建模.利用高斯混合模型对图像的概率分布进行建模时,通常需要先对图像分块,再对图像块的概率分布进行建模.本文提出卷积高斯混合模型对整幅图像的概率分布进行建模.通过期望极大化算法求解极大边缘似然估计,实现模型中未知参数的估计.此外,考虑到在整幅图像上计算的复杂度较高,本文在卷积高斯混合模型和压缩测量模型中引入循环卷积,所有的训练和恢复过程都可以利用二维快速傅里叶变换实现快速运算.仿真实验表明,本文所提的MMLEconvGMM算法的恢复性能要优于传统的压缩感知算法的恢复性能.

基于函数逼近的标准-3拦截弹发射诸元快速装定方法研究

研究了标准-3拦截弹(SM-3)应对机动导弹的发射诸元快速装定问题。根据SM-3能力及试验中的表现,分析其总体方案和各项性能参数,建立数学模型。基于函数逼近法构造了SM-3发射诸元装定方法,即针对诸元开环仿真建立数据库。利用多项式函数逼近发射诸元与弹道特征参数的关系,在探测系统提供目标信息后快速优化出精确诸元。最后,针对4种典型机动模式,对文中理论方法进行了验证。结果表明,本方法能够解决SM-3发射诸元快速装定问题。

基于时间约束的灵巧飞行器开闭环综合制导方法

空间灵巧飞行器编队技术主要采用结合任务需求实现队形的构成和位置保持,基于主从原理和虚拟结构方法,考虑针对多任务的队形改变和保持需求,提出了编队过程中的多种约束。通过对开环最优轨线的分析,结合最省燃料方式给出可行的轨线形式和对应的控制解,并设定不同类型的闭环控制律,形成基于最优理论的空间飞行编队的高精度时间可控的队形控制方法。最终结合空间多飞行器编队应用,进行所提出方法的验证。仿真结果表明:所设计的编队控制方法能满足燃料、精度等约束。

变形飞行器深度强化学习姿态控制方法研究

针对变形飞行器动力学模型非线性强、不确定性大,以及变形引起模型变化范围大的问题,基于双延迟深度确定性策略梯度算法提出了一种深度强化学习姿态控制方法。首先,基于多刚体系统建立了变形飞行器动力学模型,然后在马尔可夫决策过程的框架下设计了算法所需状态空间、动作空间以及奖励函数,通过在状态空间中引入姿态跟踪误差历史信息,进一步提高了控制精度,并将策略网络与传统PD控制结合形成复合控制器,提高了算法训练效率,最后通过数学仿真验证了深度强化学习控制策略对变形过程模型不确定性与外界复杂干扰的强鲁棒性,以及对不同变形指令的强适应性。

基于强化学习的再入飞行器“新质”走廊在线生成技术

人工智能技术的突破性进展为飞行器再入制导技术的研究提供了新的技术途径。无论是基于标称轨迹的制导还是预测校正制导,都需要基于人工经验设计飞行走廊参数。本文旨在突破传统制导方法中普遍存在的“锥形”飞行轨迹包络的约束,利用强化学习技术在智能决策方面的天然优势,在满足动力学方程和热流率、过载、动压等硬条件的前提下,通过飞行器与环境的大量交互“试错”:一方面,借鉴人类基于反馈来调整学习策略的思想,设置有效的奖励(反馈)引导;另一方面,利用强化学习中近端策略优化(PPO)算法训练飞行器倾侧角制导模型,基于实时的状态信息在线决策倾侧角指令,探索出完全不同于传统制导方法的“新质”飞行走廊。Monte Carlo仿真分析验证了基于强化学习的智能制导技术能够充分发挥飞行器的宽域飞行优势,进一步拓展飞行剖面。