运输类飞机实测载荷飞行任务段划分算法

针对运输类飞机实测载荷飞行任务段的自动划分问题,根据运输类飞机的飞行特点,提出了运输类飞机实测载荷飞行任务段划分算法。利用Matlab进行算法编程,通过实测载荷数据实例,验证了该算法的有效性,满足运输类飞机实测载荷飞行任务段划分要求。     

基于静气弹修正的亚音速大展弦比 飞机疲劳载荷计算研究

本文介绍了一种基于静气弹修正的亚音速大展弦比飞机飞行情况疲劳载荷计算方法,该方法以线弹性变形理论为基础,采用了改进的二元升力线理论计算了翼面的气动力,并在风洞试验数据的基础上计算了刚性飞机压力分布的刚性影响,同时借助于线叠加原理对飞机各部件载荷分布加以确定。通过飞机载荷谱飞行实测数据以验证载荷计算结果,证明本文所使用疲劳载荷计算方法有着相对的高精确度。     

基于Visit OpenGL组件实现飞行过程实时仿真回放研究

提出了一种利用Visit OpenGL组件建立某型飞机飞行过程实时仿真的方法,该方法采用计算机图形技术和多媒体技术,能够建立逼真的三维视景,依据飞参数据驱动飞机、仪表实时地进行仿真回放。该系统已得到广泛应用,该系统的使用,对飞行事故调查,飞行质量的监控都有着重大意义,为飞行训练提供了有力的保障。     

基于贝叶斯决策理论的NSHV分段建模威胁评估

临空高超声速飞行器（Near Space Hypersonic Vehicle,NSHV）具备复杂的运动模式和高动态特点,传统的威胁评估方法运用于NSHV时在评估要素选取和评估动态性等方面存在不足。从NSHV的飞行路径入手,将其划分为3个主要的飞行阶段,通过分析其各阶段运动特点和预警探测、拦截能力等因素,基于贝叶斯推理、决策理论建立起NSHV多阶段威胁评估模型,并通过先验概率将各阶段进行关联,保证了评估的继承性,最终建立典型场景进行仿真验证,仿真结果反映的威胁变化符合NSHV的作战特点和所给观测数据,证明该方法更适应NSHV的动态特性,能够为指挥员进行防御作战辅助决策提供支持。     

大展弦比飞机机翼弯曲变形分析和测试方法

将大展弦比飞机机翼简化为变截面悬臂梁结构。基于线性叠加原理,将变截面梁划分为n段,推导出梁挠度的计算方程。根据机翼实际尺寸,并考虑机翼自重和外挂载荷建立变截面梁模型,将梁划分为5段、10段、20段计算梁的挠度。利用ANSYS有限元软件中几何非线性迭代方法,分析变截面梁受均布载荷时的变形。理论计算结果和有限元仿真结果吻合,验证了该计算方法的有效性。为计算大展弦比飞机实际飞行过程中机翼实时弯曲变形,在机翼上布置应变计并进行地面标定试验,得到载荷与应变之间的关系方程和机翼各段的弯曲刚度。通过采集飞行实测应变数据,结合标定方程将机翼各测试切面应变-时间历程转化为载荷-时间历程,再利用挠度计算方程计算机翼的实时弯曲变形情况。为大展弦比飞机飞行过程中机翼变形测试提供了一种工程测试途径。     

民用运输机全发起飞地面加速段计算方法研究

对民用运输机的全发起飞地面加速段性能的计算方法进行研究,给出了起飞离地点的判断方法、建立了全发起飞地面加速段计算模型。以某民用运输机为例,对该机的全发起飞地面加速段数据进行分析计算,将计算结果与飞行试验所测的结果和设计方的理论推算结果进行比较。结果表明,该计算方法正确可靠,而且比理论推算结果更加准确,可用于对设计方理论数据的修正,并可为其它飞机的全发起飞性能计算提供方法参考。     

基于测试剖面的软件可靠性测试数据生成技术

为了生成自动飞行控制系统软件可靠性测试数据，建立了软件可靠性的测试剖面、环境剖面等概念，提出了基于任务剖面的测试剖面生成技术和由测试剖面生成测试数据的方法，即将输入数据分为系统模式数据和环境数据，并在任务剖面下分别形成系统模式剖面和环境剖面，最后将两种剖面合成为测试剖面；将环境数据分解为控制分量和随机分量，再利用仿真的方法生成控制分量，从而生成复杂关联的测试用环境数据．通过对飞机执行任务的软件测试表明，所提方法能更为准确地描述软件的实际使用情况，其描述方式与硬件可靠性试验较为类似，可作软硬件系统综合的可靠性试验的基础．     

飞行计划与雷达航迹关联算法及实现

冯子亮,杨红雨,游志胜(四川大学图象图形研究所,成都610064)　　在现代化空管自动化系统中,不仅需要对多部不同种类雷达进行实时数据处理和显示,而且需要实现动态航迹和飞行计划的关联,这个关联过程习惯上也称为给航迹挂上计划标牌[1,2];关联结果将在多雷达显示席位上显示,以便管制员及时对飞机进行指挥;同时,系统也可以对该飞机以后各阶段飞行进行实时检测和监控,以保证飞行安全.实现飞行计划与航迹的关联,通常采用二次雷达编码(ＳＳＲ代码)关联方法,这种方法根据空中飞机的ＳＳＲ代码与飞行计划中相关项来进行处理,可实现两者的快速匹配,…     

采用灰色Savitzky-Golay滤波的商用车推力杆橡胶球铰非对称迟滞建模

为了建立准确高效的推力杆迟滞特性模型,根据力的分解原理,将滞回力分解为广义非线性弹性力和广义非线性阻尼力,并分别采用等效线性阻尼模型、等效分段线性阻尼模型、非对称Bouc-Wen模型和高阶多项式模型对橡胶球铰的迟滞非线性进行建模。引入灰色关联度指标,对Savitzky-Golay滤波算法进行改进,采用布谷鸟算法对滤波器的参数进行优化,并应用该滤波器对试验采集到的滞回特性数据进行去噪平滑。以滤波后的试验数据与各迟滞模型计算数据的误差平方和最小化为目标,分别对各模型的参数进行识别。结果表明:所提出的灰色Savitzky-Golay滤波方法具有很好的平滑滤波效果,滤波前后信号的灰色关联度大于0.8,而非对称Bouc-Wen迟滞特性模型具有相对较高的精度和较低的复杂度,其建模误差小于10%。研究结果可为汽车和其他机械装置上的橡胶件迟滞非线性建模和信号滤波去噪提供参考。     

运输类飞机爬升性能试飞数据处理方法研究

针对某型运输类涡桨飞机采用"平飞加速法"进行爬升性能试飞时纵向过载测试数据波动较大,爬升性能难以确定的问题,提出了一种利用有限冲击响应(Finite Impulse Response,FIR)低通数字滤波器,对纵向过载进行滤波,然后基于多层前馈网络(Multiple-layer feedforward network)的BP(Backpropagation)神经网络拟合算法对滤波后的数据进行平滑处理的试飞数据处理方法。结果表明,本文方法能显著改善该型飞机爬升性能试飞数据处理结果,可为其他型号涡桨运输类飞机爬升性能试飞提供参考。     

高原机场中断起飞决断速度计算与分析

针对现有的飞行理论对中断起飞决断速度计算研究不足并且计算方法单一的问题,利用Matlab/Simulink仿真平台构建了中断起飞距离计算模型,通过计算不同飞行条件下不同故障速度的中断起飞距离,得到大量的训练样本。建立三层神经网络模型,以飞行条件和中断起飞需用长度为输入量,故障速度为目标量,对神经网络模型进行训练,直到均方差达到要求。将神经网络运算结果、仿真平台运算结果、手册数据进行对比,证明了提出的利用神经网络计算起飞决断速度的方法是有效的。利用神经网络,对海拔高度、飞行质量、温度、风速、跑道可用长度变化对中断起飞决断速度的影响进行了分析,给出了相关曲线。本文使用的神经网络方法精度较高,计算也比较便捷,可以应用到其它机型在不同条件下的中断起飞决断速度计算中,具有一定的实用价值。     

基于熵权法的飞机燃油流量全航程组合预测

在复杂的航班运行中,影响各飞行阶段的主要因素不尽相同。以当前使用范围较广的B737NG飞机所使用的快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)的大量数据进行研究,将航段划分为巡航、爬升、下降等阶段,利用熵权法确定不同预测模型的权系数,建立全航程组合预测模型。利用Pearson相关性系数分析筛选建模数据,以平稳小波Rigorous SURE的方法对数据进行预处理、滤波去噪。针对BP神经网络(误差反向传播网络)在飞行状态复杂的下降及地面阶段预测效果不理想,引入回归模型进行修正。以熵值法确定动态权系数,即结合飞行阶段进行分段预测,以飞行参数为基础建立燃油流量(FF)的全航程组合预测模型。通过仿真分析,并选取航班中普遍且具代表性的情况验证预测模型的精确度,误差范围均在±3.5%内,证明该模型合理且具有较广的适用范围。     

一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测

为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。     

飞行数据趋势监测在飞机“健康状况”评估中的应用

针对飞行数据属于多状态时域数据的特点提出了一种用于参数趋势监测的方法 ,该方法为“飞机健康”状况提供了一种科学的评估依据。首先对飞机在稳定工作状态和飞行特征时段下的飞行数据进行筛选处理、野点剔除和统计分析 ,并在此基础上建立时间序列AR模型进行参数预测 ,进而采用阈值对比法实现了参数的趋势监测 ,最后讨论了趋势监测在“飞机健康”状况评估中的应用方案。实例表明这一方法具有较高的准确性和重要的工程应用价值     

飞机主动式余度作动舵面铰链力矩飞行测量方法

现代飞机舵面大多采用主动式余度作动系统。这种系统固有的力纷争现象,导致传统的基于原位载荷校准试验的飞机结构载荷测量方法,不再适用于现代飞机操纵舵面铰链力矩飞行测量。提出了一种基于离位载荷校准试验和原位载荷验证试验的飞机舵面铰链力矩测量方法,建立了相应的载荷测量模型,分析确定了铰链力矩测量精准度的影响因素,给出了可能引起的系统误差的验证和修正方法,形成了主动式余度作动舵面铰链力矩飞行测量流程。通过多型飞机舵面铰链力矩测量试飞,验证了该方法的可行性和有效性;提高了飞机舵面铰链力矩测量的精准度,为飞机舵面设计载荷验证与优化提供了可靠的实测载荷;得到了飞机舵面各作动机构的载荷分配,实现了飞机舵面作动系统力纷争的飞行监测,确保了飞行安全。     

基于机器学习的飞机起落架着陆载荷预测模型

随着物联网、大数据技术的深入发展，一型装备交付部队的同时，往往需同步提供数字孪生模型以优化视情维护过程。论文基于某型号飞机试飞数据，提出一种将机器学习技术用于飞机起落架着陆载荷预测模型构建的方法。以某型号飞机飞行参数为输入，以传感器实测的左起落架垂向载荷为输出，经数据清洗和特征降维后，分别建立极端梯度提升（extreme gradient boosting, XGBoost）、随机森林（Random Forest）和多层前馈（back propagation, BP）神经网络模型，并对所建模型进行调优。经对比和评估，XGBoost模型具有最高的预测精度，对起落架载荷绝大多数样本的预测误差均保持在6%以内，同时建模时间少，泛化能力强，为起落架载荷预测最优模型。     

基于数据关联度的监测数据预测方法

为解决病态数据对损伤识别与状态评估的不利影响,提出基于数据关联度的监测数据预测方法。通过BP神经网络建立多通道数据间的关联度模型,以数据间的关联度对出现病态数据通道的数据进行预测和修正,并通过实测数据进行验证。研究表明考虑多通道数据间关联度的预测值比单通道的预测值具有更高精度,能够满足工程应用要求。     

基于STM32的四旋翼飞行姿态串级控制

对四旋翼飞行器飞行姿态的稳定控制问题进行了分析,设计了基于STM32系列微控制器的稳定控制系统。STM32以ARM Cortex-M3为内核,拥有强大的运算能力,作为四旋翼飞行器的飞行姿态控制器的主控芯片。采用四元素融合滤波算法对陀螺仪和电子罗盘等多传感器采集的数据进行飞行姿态解算。结合串级PID控制算法实现四旋翼飞行姿态控制系统设计。仿真及实验结果表明该控制系统符合设计要求,达到了对四旋翼飞行器飞行姿态稳定控制的目的。验证了基于STM32的串级飞行姿态控制的有效性,为后续研究奠定了基础。     

航空器智能引导机动决策奖励重塑方法

针对使用深度强化学习进行航空器智能引导研究中存在的飞行轨迹质量差、训练效率低等问题,对应用于机动决策生成的奖励重塑方法进行了研究。首先,构建了航空器引导机动决策生成的深度强化学习模型;其次,从指令连续性和相对姿态两个角度设计了奖励重塑函数,并证明了使用重塑函数前后的策略一致性;最后,在不同类型目的地场景中进行了仿真实验。仿真结果表明,奖励重塑方法对航空器飞行轨迹质量和智能体训练效率有明显的提升。使用本方法快速训练的智能体,可以准确、高效地生成机动决策,引导航空器完成任务。