自适应预测权重的空战鲁棒机动决策方法

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定性问题,利用可达集理论对目标机动意图和状态提前预测,同时采用自适应预测权重系数对无人作战飞行器的攻击和防御进行调整。最后,利用改进的共生生物优化算法对机动决策控制量寻优。仿真结果表明,无人作战飞行器运用该方法能够生成一条理想的近距攻击占位轨迹,实现近距自主空战攻击占位。     

用门控循环单元实时预测空战飞行轨迹

为了提高飞机飞行轨迹预测准确率、确保轨迹预测实时性,提出使用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)预测轨迹。对不同条件下的不同机动动作进行飞行仿真,得到大量轨迹样本。设计具有不同层数和神经元个数的网络,用得到的样本对其进行训练。选出在测试集上误差最小的网络结构。对比GRU网络、循环神经网络和反向传播网络的相对误差和预测用时。引入坐标变换矩阵,使轨迹预测不受航向和坐标系影响。对比3种方法在一段频繁变化的轨迹上的绝对误差。结果表明,所提方法的平均绝对误差在x轴上约为18 m,在y轴上约为11 m,在z轴上约为22 m,显著小于另外两种方法,且平均预测用时约为2.4 ms,满足实时性要求。     

合成射流数值模拟方法对比

为了得到最佳的合成射流模型用于合成射流主动流动控制的数值模拟研究,通过求解二维非定常RANS方程,在网格和边界条件等一致的情况下,对比研究了出口速度模型、单连通域模型和动边界模型等3种合成射流模拟方法的优缺点和适用范围,并与实验结果进行对比分析.结果表明:3种模型对射流的速度都有较好的捕捉能力,在考虑激励器振动膜运动的空间分布与时间分布因素的基础上,动边界模型包含对激励器腔体体积变化率建模,对合成射流漩涡空间分布和强度分布有准确的捕捉能力,是数值模拟应用的理想模型.     

基于威胁等效和改进PSO算法的UCAV实时航路规划方法

为解决无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）实时航路规划问题，通过对各种威胁等效为雷达威胁，威胁分级和每级分层次的处理方法，得到每个威胁的击毁和击伤作用距离。建立UCAV简易的二维模型，利用其飞行姿态与雷达散射截面积(radar cross section, RCS)之间的关系，得出以探测概率为基础的威胁代价函数。最后运用自适应Meta Lamarckian学习策略的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对方法进行实时性仿真测试，结果表明此方法的有效性。     

自适应预测权重的空战鲁棒机动决策方法

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定性问题,利用可达集理论对目标机动意图和状态提前预测,同时采用自适应预测权重系数对无人作战飞行器的攻击和防御进行调整。最后,利用改进的共生生物优化算法对机动决策控制量寻优。仿真结果表明,无人作战飞行器运用该方法能够生成一条理想的近距攻击占位轨迹,实现近距自主空战攻击占位。     

用门控循环单元实时预测空战飞行轨迹

为了提高飞机飞行轨迹预测准确率、确保轨迹预测实时性,提出使用门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)预测轨迹。对不同条件下的不同机动动作进行飞行仿真,得到大量轨迹样本。设计具有不同层数和神经元个数的网络,用得到的样本对其进行训练。选出在测试集上误差最小的网络结构。对比GRU网络、循环神经网络和反向传播网络的相对误差和预测用时。引入坐标变换矩阵,使轨迹预测不受航向和坐标系影响。对比3种方法在一段频繁变化的轨迹上的绝对误差。结果表明,所提方法的平均绝对误差在x轴上约为18 m,在y轴上约为11 m,在z轴上约为22 m,显著小于另外两种方法,且平均预测用时约为2.4 ms,满足实时性要求。