FMS爬升阶段的垂直轨迹预测算法研究

本文给出了一种爬升阶段的垂直轨迹预测算法,考虑爬升过程中的速度约束和高度约束,计算爬升的速度剖面与高度剖面,并考虑预测时所处的大气环境,基于飞机数学模型计算爬升轨迹预测所需的飞机性能数据,提供了一种高精度和高可信度的爬升阶段的垂直轨迹预测方法,最后通过仿真环境验证了算法的有效性与准确性。

基于遗传算法的下降阶段飞机油耗分析与研究

为解决航班延误或机位冲突的情况下,飞机低空飞行和空中停留时油耗增加的问题,利用真实的飞行数据和遗传算法建立燃料消耗和高度之间的关系,设计具体的遗传算法实现数学模型的参数求解,从而得到最终的数学模型。在燃料消耗和高度之间建立指数模型,并对4个航班进行对比分析得到模型的相关系数。结果显示:可以用一个通用的指数模型对下降阶段燃料流量和高度之间的关系进行描述。

基于时延的高超声速飞行器终端滑模控制

针对吸气式高超声速飞行器(AHV)再入过程中的复杂非线性、动力学模型通道间存在的强耦合及气动力系数和气动力矩系数摄动,提出了一种结合时延补偿控制与终端滑模控制的姿态控制方法.首先,以AHV再入飞行姿态动力学模型为基础,考虑气动参数摄动产生的模型不确定性,建立了面向控制算法设计的AHV再入飞行数学模型;然后,基于多时间尺度理论将该数学模型分解为双环子系统;为两个子系统分别设计时延补偿改进终端滑模控制算法,用来完成AHV的再入姿态控制;在改进终端滑模控制的基础上,采用工程上易于实现的时延补偿控制对模型不确定性进行精确估计,并基于李雅普诺夫理论证明了姿态角和姿态角速度的跟踪误差在有限时间内收敛到零.本算法设计简单,无须补偿项部分已知且易于工程实现.仿真结果表明所设计的基于时延补偿的改进控制算法具有调整时间短(1 s以内)、超调量小和良好的跟踪精度等优点.