基于退火递归神经网络的极值搜索优化算法求解一类碟式飞行器平衡状态

针对一类碟式飞行器平衡状态的基本特征及现有的优化平衡状态算法如单纯形算法、混合遗传算法所存在的随机性大、收敛速度较慢等缺点,提出了一种新颖的基于退火递归神经网络(ARNN)的极值搜索优化算法。将碟式飞行器的配平问题转化为所设计的代价函数(CF)求解问题,利用所提出的退火递归神经网络极值搜索优化算法求解出在多种定常飞行中碟式飞行器的平衡状态。在相同的仿真环境中,仿真结果对比说明ARNN极值搜索优化算法较混合遗传算法具有稳定性好、精确度高、收敛速度快等优点。

一类微小型碟式飞行器低速气动特性的数值分析

微小型飞行器是一种新型航空器,围绕与微小型飞行器相关的低雷诺数空气动力学问题是目前的研究热点.该文以一类微小型碟式飞行器为研究对象,对碟式飞行器在低速情况下,一定飞行攻角范围内的低雷诺数气动力特性进行了数值模拟,湍流模型为低雷诺数k-ε双层模型,计算出来的升力系数、阻力系数和力矩系数,与风洞吹风实验数据比较,误差在10%～15%之间,表明该文的数值方法是成功的.通过数值分析,得到碟式飞行器在低雷诺数下的一些基本气动性能,对研制微小型飞行器有一定的借鉴作用.

碟式飞行器复合控制中的控制分配策略

针对碟式飞行器复合控制中的控制分配问题,提出了两种控制分配策略:基于误差的非线性分配策略和基于能量的最优分配策略。这两种分配策略的设计和控制律设计相分离,控制律确定总的控制量,分配由单独的环节实现。仿真表明,不考虑控制量受限时,这两种设计实现了变质量矩控制和推力矢量控制的优势互补,达到了良好的控制性能;考虑控制量受限时,相对于非线性分配策略,最优分配策略避免了控制量受限的影响。

碟式飞行器复合控制的共栖现象

借用生物学概念,首次提出了复合控制的共栖现象概念,并对碟式飞行器复合控制中产生的两类共栖现象进行了仿真研究,比较了与生物共栖的相似点,指出了共栖现象的研究意义和应用前景.

一类碟式飞行器无侧滑等效飞行研究

由于一类碟式飞行器具有独特的几何外形结构,详细证明了其侧滑飞行可以等效为无侧滑飞行的性质,根据这一性质,其侧滑飞行气动数据可以由无侧滑飞行的气动数据折算得到。推导给出了侧滑飞行气动数据由无侧滑飞行气动数据折算的折算公式,并且通过数值模拟验证了折算公式的正确性。

碟式飞行器复合控制的共栖现象研究

借用生物学概念,首次提出了复合控制的共栖现象概念,并对碟式飞行器复合控制中产生的两类共栖现象进行了仿真研究,比较了复合控制中共栖现象与生物共栖现象的相似点,指出了共栖现象的研究意义和应用前景。

针对一类无人飞行器复合控制的控制分配策略

针对一类无人飞行器即碟式飞行器静不稳定的特点,选择了变质量矩/推力矢量复合控制方法。为了解决复合控制中的控制分配问题,提出了两种分配策略:基于误差的非线性分配策略和基于能量的最优分配策略。这两种分配策略的设计和控制律设计相分离,控制律确定总的控制量,分配由单独的环节实现。仿真表明,不考虑控制量受限时,这两种设计都实现了变质量矩控制和推力矢量控制的优势互补,达到了良好的控制性能;考虑控制量受限时,相对于非线性分配策略,最优分配策略避免了控制量受限的影响。