基于QAR飞参数据飞行员风切变处置能力评价模型

为提高飞行员处置风切变的能力,本文基于快速存取记录器(QAR,quick access recorder)飞参数据建立了飞行员风切变处置能力评价模型。首先,将飞行员风切变处置能力分为处置决策及时性、程序合规性以及航迹管理能力3个维度;其次,基于层次分析法(AHP,analytic hierarchy process)建立飞行员风切变处置能力评价体系,并融合专家经验构建风切变处置能力定量评价模型;最后,基于QAR采集的飞参数据验证该模型的实用性和可行性。实验结果表明,本文所构建的定量评价模型可以较好地判别飞行员风切变处置能力的优劣,定位出其处置不当的指标,并给出操纵建议。该评价模型可为改进飞行训练提供参考,具有一定的实用价值。

生成式AI的大模型提示工程:方法、现状与展望

大语言模型和视觉语言模型在各领域的应用中展示出巨大潜力,成为研究热点。然而,幻觉、知识迁移、与人类意图对齐等问题仍然影响着大模型的性能。首先,探讨了提示工程与对齐技术基本原理,提出基于提示优化、专家反馈机制及实时调整机制的引导概念,提升了大语言模型在跨领域应用中的性能;其次,深入分析提示工程的核心技术,如多步推理处理复杂任务的原理;然后,针对各领域的实际应用,讨论提示工程的发展现状;最后,总结提示工程面临的挑战并展望其未来发展方向。提示工程在理论与应用方面的发展,为提升大模型在实际应用中的性能提供了全面的解决方案。

飞机起飞着陆航迹测试与分析

在采用新研制的飞机起落航迹激光定位系统的基础上 ,对 7个机场 7种机型的飞机起飞着陆航迹进行了测试 .总结出飞机起飞着陆航迹可行的实地测试方法 ,测得 7种飞机的起飞着陆航迹数据 ,计算了 7种飞机在各种不同温度、气压、海拔等条件下的起飞航迹 ,并利用实地测试结果对其进行了校核 .本文取得的成果 ,已在 2 0 0 1年 8月新颁发的《军用机场净空规定》

基于状态匹配与支持向量机的飞行动作识别方法

提出了基于状态匹配与支持向量机的飞行动作识别方法,有效地解决了训练样本难以选取、时序数据处理等难点,实验结果表明这种方法有效、可行。

一种利用机载雷达多普勒盲区隐蔽接敌的机动决策方法

针对中距空战接敌过程中载机容易受敌方中距导弹攻击的问题,提出一种利用机载脉冲多普勒雷达探测盲区实现隐蔽接敌的机动决策方法。该方法首先建立当前态势下敌机雷达多普勒盲区模型,并利用电子支援措施(ESM)对辐射源的量测信息生成安全飞行边界,然后对3种ESM战术状态分别建立机动决策模型,最后通过滚动时域控制(RHC)算法求解接敌过程中的最优机动策略。仿真结果证明,优化后的接敌轨迹可有效降低载机被发现和跟踪的概率,并取得较为明显的态势优势。

飞行员触点操作能力仿真

目前利用飞行员静态可达域和可视域对驾驶舱人机界面进行设计和布置无法保证飞行员在过载和振动状态下的操作特性满足飞行安全操作的需求.针对飞行员触点操作,基于LifeMOD人体肌肉-骨骼模型,利用正常状态下触点操作动作的捕捉数据对飞行员模型的肌肉进行训练,建立正向飞行员操作模型;在正向飞行员操作模型的基础上,建立了含有肌肉力单元的飞行员人体动力学仿真模型,能够进行逆向动力学仿真和分析.对模型加入±Z和+X方向的加速度以及Z和Y方向的振动等外部运动激励,模拟不同加速度和振动对飞行员触点操作的影响.研究结果表明:中央控制台的触点操作受加速度和振动影响最小,应急操纵设备应布置在该区域,可保证飞行员在应急条件下及时、准确地操纵飞机,提高飞机的飞行安全性.非常规情况下飞行员触点操作能力仿真能够指导驾驶舱人机界面的优化布置,提高应急情况下飞机操纵安全性.

民用飞机水上迫降数值模拟分析

针对民用飞机水上迫降撞击压力问题缺乏合适的理论分析方法的问题,基于Dytran考虑水-空气两相流体与飞机结构之间的相互耦合作用,通过一般耦合算法实现流固耦合计算;对民用飞机水上迫降过程中机身底部着水压力载荷和着水过程中的飞机俯仰角进行有效数值模拟与水上迫降载荷处理.飞机结构入水时压力在初期达到峰值,然后衰减,在峰值过后会出现小幅波动.

宁波栎社机场进离场程序的优化

在考虑未来空域变化的基础上,以现行进离场程序为基础,本着简化程序,减少因程序原因引起不必要飞行冲突的原则,对现行进离场程序进行分离。从而达到减轻管制员的压力,降低飞行员的工作量,使飞行更加简便的目的。同时本项研究对其他有类似情况的机场也有一定的借鉴意义。

某型发动机空中起动故障分析

某型发动机在飞行试验台上进行空中起动过程中发生了排气温度过高、转速"热悬挂"的现象,介绍了其故障现象,详细分析了相关参数,发现其原因是在发动机起动中没有进行供油高空修正,引发燃油量过大,导致发动机排气温度过高。

飘降计算初始条件的选取原则

利用飞机性能软件INFLT计算得出不同初始条件下的飘降轨迹数据,分析了飞机重量、巡航高度、发动机失效点位置、风、温度对飘降轨迹的影响,讨论了进行飘降越障分析时初始条件的选取原则。目的是为实际工作中初始条件的选择提供理论依据,从而简化飘降越障分析步骤,提高工作效率。

浮标布阵航路规划算法仿真研究

研究固定翼反潜飞机优化航路规划问题,反潜飞机浮标布阵系统作为航空反潜的重要组成部分。由于固定翼反潜飞机因飞行速度以及同时具备搜潜和反潜的能力,针对固定翼飞机在浮标布放飞行速度下转弯半径过大,使规划航路不能在规定的时间内完成布放任务,对声纳浮标也不能及时对某一海域进行搜索而失去最佳的探潜时机,因此采用线性规划算法已无法满足布放实时性的要求。为解决上述问题,将传统蚁群算法运用到直升机布阵航路规划中,并对其进行了改进,运用到固定翼飞机布阵航路规划中,解决了因固定翼飞机最小转弯半径过大而导致布阵不及时、影响搜索效率等问题,最后对算法寻优和收敛情况进行仿真,结果取得了较好的效果为设计提供了参考。

环境感知系统在智能网联汽车上的应用研究

智能网联汽车中的环境感知技术,能够快速的识别和获取周边的环境信息,从而提升汽车的智能化和自动化水平,保证汽车的驾驶安全。然而,环境感知技术在具体应用过程中,面对复杂的环境,仍然存在着环境感知上的问题。为进一步推动环境感知技术的发展,应采用的对策包括开发超声波雷达传感器、毫米波雷达传感器、视觉传感器,通过与时俱进的改进传感器技术,突破环境感知技术的发展困境,为智能网联汽车的发展提供技术支持。

MA600飞机高原机场和航线适航性分析

高教机航线训练经常涉及高原机场和航线,根据局方的要求在这些机场和航线进行飞行前需要对其进行适航性分析。本文从MA600的飞行手册和性能软件入手,重点对MA600飞机在高原机场和航线的适航性进行了分析,并给出了分析结论。

智能农机自动驾驶关键技术及应用分析

随着导航定位、环境感知、自动控制等技术的不断进步,智能农机自动驾驶技术发展迅速并逐渐应用到农业生产。介绍了智能农机自动驾驶系统整体架构及工作原理,归纳了农机自动驾驶系统所涉及的高精度定位、环境感知、路径规划与跟踪控制、转向控制等关键技术的特点及研究现状,总结了自动驾驶农机的应用场景,包括自动驾驶拖拉机、收获机、插秧机、施肥机等。分析发现,自动驾驶农机在关键技术、标准制定、推广应用等方面还存在一些问题,并针对问题在多传感器融合、路径跟踪算法、标准体系建设等方面提出建议。

水上飞机水上试飞技术研究

根据水上飞机的运动特点对水面运行的关键技术进行分析,纵摇稳定性是影响水面滑行和起降的关键因素。合理的试飞策略和风险预防措施可保障水面试飞的安全高效进行,通过对水面滑行数据的分析来确定和验证纵摇稳定性并指导水上飞机水面起降试飞驾驶技术。

基于DMPC的四旋翼无人机编队容错避碰避障控制

针对多四旋翼无人机编队在障碍环境中发生执行器加性故障的编队形成和保持问题,从在线滚动优化角度出发,设计了分布式模型预测控制方法。考虑到四旋翼无人机执行器加性故障的情况,引入Tube集约束以解决执行器故障引起的输入受限问题。同时,考虑到系统状态约束,通过引入自身和邻居四旋翼无人机的假设状态轨迹来设计代价函数。此外,考虑到多四旋翼无人机系统编队中的避障和避碰问题,设计了基于控制障碍函数的避碰避障飞行策略,以确保在执行器发生加性故障情况下,多四旋翼无人机系统能够安全地进行编队飞行。最后,通过对四架四旋翼无人机进行仿真验证,验证了该算法在无故障环境和有加性故障环境下编队控制的有效性和优越性。

低空风切变对飞机进近着陆的影响分析

飞机进近着陆阶段是安全飞行的重要环节,低空风切变是引起进近着陆事故的主要原因之一。本文从其定义以及表现形式入手,综合讨论低空风切变对飞行的影响,并且根据其特点,提出了可行的应对措施。

面向恶劣天气的激光雷达目标检测技术研究

自动驾驶车辆高度依赖传感器收集环境信息,其中LiDAR传感器因能提供精确的三维空间信息而在该领域广泛应用。然而,恶劣天气条件(例如雾、雪、雨等)会导致LiDAR光束散射与折射,进而降低探测精度并影响目标检测性能。因此,研究如何有效缓解LiDAR在恶劣天气下目标检测性能的下降显得尤为重要。利用恶劣天气条件下的真实数据集,探讨了通过数据增强技术模拟恶劣天气以生成仿真数据集的方法,通过分析这些方法的优势与局限性,指出了未来研究的重点与难点。

基于迭代二次型调节器的自动驾驶行为规划应用研究

针对自动驾驶行为规划问题提出了一种基于迭代二次型调节器(iLQR)的交通流仿真算法。首先,对于需要行为规划的强交互场景(路口,换道等),找到交互影响最大的交通参与者;然后,进行策略采样,对每种策略进行双车交通流仿真,得到每种策略下双车的轨迹;最后通过对各个策略下生成的轨迹进行评估,得到最合理的交互策略。实验结果表明,基于迭代二次型调节器的最优控制算法可以显著提升求解行为规划问题的效果和降低耗时。

高速列车自动驾驶前馈自适应广义预测控制方法研究

高速列车自动驾驶(ATO)系统本质上是强非线性和不确定性的系统,针对高速列车模型参数非线性和时变性等特点,文章提出了一种前馈自适应广义预测控制(FA-GPC)的方法对ATO系统进行动态优化控制,并设计了一种带约束的多目标预测控制器。首先,基于列车多质点模型,分析附加阻力的改变对列车运行的影响;然后,结合列车运行过程中的速度跟踪精度、停车精度及运行舒适性等关键指标,构建包含控制输入约束的多目标性能指标函数,设计基于多目标函数的前馈广义预测速度跟踪控制算法,解决了由于附加阻力变化导致控制器超调的问题并加快了控制收敛速度。由于列车运行过程中受外界环境、乘客流动等因素影响,阻力变化大,难以建立精确的数学模型,因此采用带约束的变遗忘因子递推最小二乘法来辨识出列车控制系统在不同工况下受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA),进而提高控制系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比传统的无前馈GPC和PID控制器,前馈广义控制器在不同线路条件下巡航控速速度跟踪精度在±0.5km/h范围内,具有良好的跟踪性;在强扰动情况下通过引入自适应改进的前馈广义预测控制算法,具有较强的鲁棒性。