基于气象威胁的无人机航迹规划方法研究

针对复杂气象条件下的无人机航迹寻优问题,用栅格法进行环境建模;在基本蚁群算法的基础上,用确定性选择与随机性选择相结合的方法对节点的状态转移规则进行改进。用精英蚂蚁系统、最大最小蚂蚁系统及最好最差蚂蚁系统思想更新信息素规则,对部分参数进行自适应处理,并将遗传操作融入航迹搜索过程中,同时对航迹进行平滑处理。仿真结果表明,改进的蚁群算法具有较强的航迹搜索能力,较好地克服了基本蚁群算法早熟及陷入局部最优等缺点,通过规避风险及禁飞区,找到适合无人机飞行的最优解或近似最优解。

基于气象威胁场的无人机三维航迹规划

针对无人机航迹规划中气象威胁要素模糊性强、不确定性高等特点,提出了改进的BP神经网络的气象威胁度评估方法,对区域内气象威胁要素进行评估以建立表征气象威胁的气象威胁场。在所建立的气象威胁场上采用改进稀疏A*算法进行三维航迹规划,改进稀疏A*算法通过引入自适应操作提高了收敛速度以及效率。仿真结果表明,这种威胁评估方法可较为准确地评估区域内的气象威胁,改进稀疏A*算法能够准确、快速地在三维气象威胁场上寻找到最优航迹,具有一定的应用价值。

突发天气条件下航空器改变高度的改航模型和算法研究

为使航空器安全地应对突发天气,快速脱离危险区域,通过探讨改变高度的改航方式,提出基于椭圆的改进威胁概率模型。根据改航规则,考虑安全、舒适、经济、梯度等因素,建立以航程最短为目标的改进飞行模型,分3种情况分别分析改航最短路径的规划方法,设计相关的启发式算法流程,并采用Matlab进行算例仿真模拟,以验证改航方式的有效性。结果表明:利用威胁概率模型可以确定突发天气的威胁区域;根据改航模型和算法,搜索威胁区域前后报告点连接形成的多条路径,选择最优改航路径,从而确定在何时何地以多大梯度爬升/下降,且改航后总航程增量较小。

融合遗传算法与BP神经网络的气象威胁度建模与评估

针对无人飞行器航迹规划中的气象威胁要素模糊性强、复杂多变等特点,提出一种融合遗传算法与BP神经网络的气象威胁度评估方法。利用遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络的初始参数及结构,结合GA-BP神经网络对气象威胁度进行建模与评估。通过Matlab仿真验证,结果表明该方法能够准确评估气象威胁度,与BP神经网络相比,具有更快的收敛速度、更好的全局收敛性,提高了评估效率与准确度。

恶劣气象条件对无人机飞行航迹的威胁评估

分析了影响无人机飞行的恶劣气象条件的特征和特性,建立了恶劣气象条件的模型;确定了各种恶劣气象条件的威胁因子和威胁度,通过定量分析和采用模糊决策算法对综合威胁评估模型进行了计算,得到了综合威胁权重指数;利用实例对评估模型进行了验证。结果表明,该模型能客观反映恶劣气象条件对无人机的威胁程度,可依此判断无人机航迹的优劣。

基于BN的无人机气象威胁度建模和评估方法研究

在军事和非军事领域,气象威胁与火力威胁一样,严重影响无人机的飞行安全;在进行航迹规划时,气象威胁不容忽视;重点讨论了气象要素对无人机安全飞行的影响,分析总结出八种对飞行安全有严重影响的气象相关因子并进行了量化;应用贝叶斯网络推理方法进行了气象威胁度建模,给出比较直观的层次因果关系,对气象胁度进行了分析评估;仿真结果表明,该评估方法具有较好的效用,能更准确地反映实际的气象威胁度等级。

无人机复杂气象威胁建模及评估方法

为评价无人机执行任务时气象因素的威胁程度,在建立气象评价指标体系和量化各种气象等级基础上,提出一种基于威胁强度的多级模糊综合评判方法。该方法改进了两级权重确定模型和综合评估模型,并经过计算得到综合威胁指数。通过实例验证,结果表明该方法能够准确评估气象对无人机的威胁程度,与传统模糊评判方法和BP评估方法相比,具有速度更快、误差更小和复杂度更低的特点,提高了评估效率和有效性。

贝叶斯网络的气象威胁建模及评估方法研究

目前在航路规划中,对于气象威胁的研究主要是针对单一气象模型展开的,以风场研究居多,比如:台风模型及其危害范围研究,过山气流及其在飞行过程中的影响研究等。在航路规划中,对于多种气象威胁叠加的情况,提出了一种基于贝叶斯网络的气象威胁评估方法。研究了基于贝叶斯网络的推理模型,利用贝叶斯多树传播算法计算可能出现的气象状况对于航路飞行的威胁,并进行了实例计算。其结果表明,基于贝叶斯网络的威胁等级评估方法是一种有效的气象威胁评估方法,其结果比较准确地评估了气象威胁程度。

基于TIGGE资料的沂沭河流域6小时降水集合预报能力分析

全球多模式集合预报(TIGGE)资料为发展局地水文风险预报方法提供了新基础。对不同预报系统的集合预报资料进行评价与对比,可为综合应用多源资料实现超集合预报提供参考。本文以沂沭河流域内10个站点观测降水作为参照,对2007～2010年7、8、9月中BABJ(北京)、ECMF(欧洲)、EGRR(英国)、RJTD(日本)和KWBC(美国NCEP)五种预报模式的6h集合预报降水做了相关系数、均方根误差、Nash效率系数、TS评分(风险评分)和Brier评分等定量评估和对比。对于各模式集合平均预报,EGRR表现最好,4日预见期内的相关系数达0.48,Nash系数为0.21,BABJ最差,其他三模式预报能力相当。对于确定的控制性预报,4日预见期内RJTD表现最优,相关系数为0.19,Nash系数为0.13,其次为BABJ和EGRR。各模式集合平均与控制性预报相比,预报能力都占绝对优势,而多模式集合平均其预报能力又强于任何单模式集合平均。在4日预见期内,多模式平均的相关系数达0.49,Nash系数达0.24。在不同百分位阈值下TS评分和Brier评分也表明了类似的各模式评比结果,但多模式平均虽然在较低阈值下评分较优,但不占据绝对优势。各中心资料均具有一个随预见时长增加的稳定衰减期,其中EGRR衰减期最长(达9天)且最为稳定,而其他资料则存在不同稳定程度的衰减,稳定衰减期都能持续4天以上。各中心资料对较大降水的预报还存在各自不同的系统性偏差。

基于BP神经网络的气象威胁度建模和评估方法研究

对执行非作战任务的无人机航迹规划而言,气象要素是必须考虑的主要因素之一。重点针对气象要素对无人机航迹规划的影响进行分析,给出了8种严重影响飞行安全的气象相关因子。结合BP神经网络算法建立了气象威胁度模型,并对气象威胁度进行了仿真评估分析。仿真结果表明,该气象威胁度模型简单实用,评估方法具有良好的效用,能较迅速、准确地反映实际的气象威胁度等级。

岩体锚固及安全保护试验研究——以库木吐拉千佛洞为例

岩体严重风化、垮塌和裂隙发育是库木吐拉千佛洞普遍存在的地质环境病害,风化岩体锚固机理的研究和灌浆材料的优选是对洞窟实施有效安全保护的关键。现场试验结果表明:锚固体的破坏产生于岩体与灌浆体的接触面,抗拔力与锚固长度无明显线性关系,存在最佳锚固参数;风化岩体具有良好的可灌性,实现裂隙灌浆的重点只在于材料性能的确定。笔者认为在此基础上进行保护施工必须综合考虑特定环境条件,充分比较材料的优劣,恰当地选择锚固技术和引用PS及PS复合材料。

基于WRF模式的云贵川渝地质灾害气象预报系统的应用

介绍了国家气象中心和中国科学院成都山地灾害与环境研究所联合研发的基于ArcGis9.1的云贵川渝地区地质灾害预报系统。该系统是在可拓模型理论基础上建立的,其优点在于能将气象要素和地面要素紧密地结合在一起,形成雨—地耦合的区域泥石流预报模型。系统采用区域精细化数值天气预报模式WRF提供的高时空分辨率的精细降雨预报作为模型的动态输入,实现地质灾害发生概率的预报。目前,系统已经在中央气象台进行业务运行,每日在精细化数值天气预报系统提供的1小时间隔的数值降水预报支持下,定时启动预报系统。该预报产品目前已成为区域精细化地质灾害预报的重要参考。为了进行地质灾害预报效果的检验和评估,首先利用2007年6—7月份实况降水对WRF模型的预报降水进行检验。结果表明:中尺度数值预报模式WRF对区域性、持续时间长的暴雨过程预报能力较高,对于地质灾害预报服务具有较好的应用价值。此外,对2007年7月2—5日发生在四川盆地东部的部分地区的群发地质灾害个例分析及对2007年7月份该地质灾害预报系统的整体预报效果进行检验,结果表明:系统囊括了该次灾情大部分灾情点,总体预报准确率较高,业务中具有一定的应用价值。

机载气象雷达发展趋势分析

作为危险气象感知的重要手段,机载气象雷达在航空安全保障中发挥着重要作用。本文通过分析机载气象雷达的发展历程和国内外产品及技术,展望了机载气象雷达的发展趋势,并对其关键技术与难点进行了梳理,分析结果可以促进国内相关技术的研究和发展。

国家级强对流天气分类预报检验分析

预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score(TS)、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,6~24 h时效预报,雷暴TS评分为0.22~0.34,短时强降水为0.18~0.24,雷暴大风和冰雹为0.01~0.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.30~0.40,强对流天气TS评分为0.16~0.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的2~3倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心(SPC)2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显著高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。