基于神经网络的模型参考自适应逆飞行控制

针对飞行安全控制问题,结合动态逆方法和神经网络理论,提出了一种基于改进BP神经网络的模型参考自适应逆控制方法,应用到飞行控制系统中。该方法在控制器中引入神经网络算法,在经典BP神经网络控制算法的基础上,使用遗传蚁群算法优化神经网络参数,在线调整网络的权值和阈值,避免了传统梯度下降法的缺点,提高了自适应算法的效率,达到了抗干扰的目的。从而改善了飞机飞行稳定性和操纵性。在波音747—100/200飞机模型上仿真实验表明了该方法的可行性和鲁棒性,能够保障飞行安全。     

基于改进鲸鱼算法优化神经网络的飞机空气循环系统建模及故障分析

飞机空气循环系统在飞行过程中很容易出现故障,因此在地面上模拟仿真飞机空气循环系统有着重要意义.首先建立飞机空气循环系统仿真模型,针对该系统建立神经网络模型进行训练;引入PID控制算法调节参数以应对飞机遇到的不同飞行状况;针对神经网络模型引入鲸鱼算法,并运用烟花算法、重启机制和正余弦混沌双弦算法对鲸鱼算法进行改良.结果表明:模型可以模拟飞机引气到排出过程,以及不同情况下飞机空气循环系统4个主要组件的出口温度;神经网络系统可以根据输入指标数据预测不同组件的出口温度,并分辨出飞机空气循环系统是否出现故障及哪里出现故障.改进后的神经网络训练速度加快,准确率提升,明显降低了陷入局部最优值的可能性.     

动态矩阵控制在飞翼无人机自动着陆时的应用

进场着陆是飞行的复杂阶段,虽然仅占整个飞行的2%～3%,却大约有1/3的飞行事故发生在此阶段。无尾飞翼无人机着陆下滑时对飞机的速度和姿态具有很高的精度要求,但有时仅靠油门控制飞行速度不能满足要求。针对这一情况设计了一种升降舵加阻力方向舵模型预测控制系统。先采用PID控制加快被控对象的响应速度,在此基础上建立基于动态矩阵控制(DMC)算法的模型预测控制器。DMC的在线优化和反馈校正等特点有效地提高了系统的整体性能。仿真结果表明,与经典PID控制器相比,该系统能够更好地跟踪下滑轨迹,提高无人机的动态响应,并且严格控制下滑速度。     

基于油耗模型的下降阶段参数优化分析方法

由于飞机在着陆阶段的飞行环境复杂且飞行员操纵参数众多,对飞机的飞行安全提出了严峻考验。因此,以飞机着陆阶段的油耗模型为例,提出了参数优化分析方法,优化影响油耗的参数,从而简化飞行操作。结果表明,优化后,影响飞机着陆阶段燃油消耗的因素由十个减少为四个,并且油耗预测模型的预测精度基本不变,模型结构简洁,从而更好地保证了飞机飞行安全。     

固定翼飞机动力学模型的子空间辨识方法

针对子空间模型辨识(SMI)方法这类线性模型辨识技术存在的建模误差,提出一种两阶段固定翼飞机飞行动力学模型辨识方法.首先采用基于辅助变量的闭环SMI方法辨识飞机的近似线性模型;然后,利用该模型构建扩张状态观测器,从而估计出系统中的非线性动态数据;在此基础上,进一步采用神经网络建立系统非线性动态的分散式模型.最后,利用B747飞机6自由度非线性模型进行系统辨识实验,所得结果验证了该方法的有效性.     

噪声预测点到飞行轨迹的最短距离测算

应用三角摄影测量的基本原理探讨了采用多台摄像机对飞机进行三维交会定位的思想。根据成像系统的共线方程推导了飞机定位的数学模型及其最小二乘解。综合考虑飞机的飞行特点,制定了与之相应的分区域接力测量系统;并应用该系统成功得到了飞机起飞着陆阶段的飞行轨迹。基于采样数据时间上的延续性和规律性,提出了一种变时间步长的搜索逼近算法,优化了预测点到飞行轨迹的最短距离计算过程。实验表明,基于摄像测量的飞机定位与轨迹测量方法可行、结果稳定,可与机载GPS相互补充。基于变时间步长的搜索逼近算法可大大减小计算工作量,提高效率。     

基于Matlab无人机数学模型仿真分析与研究

无人机数学模型的研究和建立是其飞行实时仿真系统和研究其飞行控制律设计的基础,针对某型无人机进行飞机运动方程的建模与仿真研究,建立了飞机六自由度非线性飞行运动学和动力学模型,并在Matlab/SIMULINK软件环境下建立数字仿真模型和线性化模型.飞行仿真模型采用了模块化的设计结构,具有一定的通用性.     

图像技术在飞行模拟器中的应用研究

利用图形技术实现了飞行模拟器,该系统可以模拟多个飞行目标。飞行目标的模拟是根据假设的需求,生成目标飞行航迹。系统利用Bresenham直线算法实现飞机坐标点的计算,利用双缓冲技术来实现飞机图像的显示,并且解决了飞机任意转角度等问题。     

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。     

防空雷达螺旋桨飞机回波JEM特征的模型与分析

为了从防空雷达实际回波中提取可识别的喷气发动机调制(JEM)特征,建立了适用于防空雷达实际的JEM参数模型。在理想螺旋桨飞机JEM模型的基础上,讨论了实际螺旋桨飞机结构和飞行姿态对JEM特征的影响和防空雷达有关参数对JEM特征的限制,并用实际螺旋桨飞机和防空雷达参数对该模型进行了仿真分析,再通过分析不同飞行姿态螺旋桨飞机实际回波的JEM特征验证了该模型。结果表明:JEM周期特征只取决于桨叶数量和转速,能可靠地从防空雷达回波中提取出来,而JEM其它特征与飞机结构、飞行姿态和雷达参数有较复杂的关系。     

基于滚动时域的遗传-免疫算法优化航班着陆调度

航班调度问题一直是空中交通管制(ATC)中的一个复杂而具有重要意义的任务,而航班着陆问题(ALS)是其中的核心问题.航班着陆调度是NP-hard问题,具有规模大、约束条件多的特点.因此,为了有效合理地解决航班着陆问题,本文提出了基于滚动时域的遗传-免疫算法(RHC HGIA)的航班着陆调度算法.RHC HGIA主要从两个方面解决航班着陆问题,一方面根据设定的滚动时域长度与大小选择需要进行优化的待降落航班;另一方面对选择的待降落航班使用遗传-免疫算法进行优化并确定其实际着陆时间.经过优化后的航班组成新的航班降落序列,从该序列中选择实际着陆时间在给定时域范围内的航班进行着陆.重新设置滚动时域长度,选择待降落航班进行优化,直到所有待着陆航班都已着陆为止.本文仿真实验以某机场一天内的20架待着陆航班数据为基础,并在机场管制仿真系统中进行模拟仿真.仿真实验表明,与传统航班着陆调度算法(FCFS)相比,经过RHC_HGIA算法优化后的待着陆航班的额外成本有明显的降低.     

多机场地面等待动态建模及其算法研究

随着我国民航事业的快速发展,空中交通流量迅速增长,使得空中交通拥挤问题日益严重,因此建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切,而管理系统的核心-流量管理优化算法的研究就十分重要了。给出了考虑扇区容量限制的多机场地面等待问题的动态模型,并设计了一种以航班优先级别为核心的多机场地面等待启发式优化算法。详细地给出了算法的设计思想和步骤,求解时还考虑了目的机场容量的变化以及不同航班单位延迟费用的不同。最后仿真验证了其可行性。算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解。     

进近区域到达航班排序和调度的优化

为了减少中国目前由于空中交通管制手段落后而引起的航班延误,提高航班调度的效率和空域的利用率,建立了到达航班排序和调度问题的混合整数规划模型,分析了求解问题的特点,提出了一种启发式算法。该算法结合了空管知识,通过预估未来一段时间内的流量状况实施调度,同时引入优先权,体现了连续航程航班和延误较大的航班的优先级。对算法进行了验证,结果表明:该算法能有效减少航班的延误和空中盘旋等待,提高了空域利用率,对改善中国空中交通管制的自动化水平具有实际意义。     

一种新型异步传输模式交换结构及其性能分析

概述了异步传输模式 (ATM )交换机的基本缓冲策略并进行了比较 ,在此基础上提出一种新型的ATM交换结构———多输出缓存共享的ATM交换结构 .理论分析部分主要分析了在随机均匀业务下 ,该交换结构的网络性能 ,最后进行了计算机仿真 ,其结果证明了该交换结构的有效性     

基于数字孪生的航班保障预警系统

为了提高航班和保障车辆的安全性,本文提出了一种基于数字孪生的新型航班保障预警系统架构。数字孪生系统中包括实际机场、赛博空间的仿真模型以及实时数据。系统可以根据当前作业状况,预测保障活动未来会出现的风险情况。文章中详细介绍了航班保障的规则,仿真模型的设计开发,如何实现保障车辆和航班数据的实时采集,以及潜在碰撞风险的预测。为了验证预警逻辑和算法的有效性,在Anylogic平台进行系统开发和仿真实验,实验结果表明本文提出的架构可以对车辆和航班进行提前预警,保障运营安全。     

数据分布特性对空调系统能耗预测的影响

空调系统能耗预测是实现智能调控、能源需求管理、系统节能的重要手段和前提之一,当前的空调系统能耗预测主要是基于机器学习算法。诸多机器学习算法的重要理论前提是数据的分布应尽量满足正态分布,然而空调系统的实际运行数据很少能满足正态分布特性,目前的研究鲜有涉及数据分布特性对空调系统能耗预测的影响。首先基于实际项目的空调系统能耗数据,从偏度和峰度两个指标分析了实际能耗数据分布与正态分布呈现出的偏离;然后通过对数变换对能耗数据进行数据变换,使能耗数据更接近于正态分布;接着以常见的4种能耗预测机器学习算法(广义线性回归算法、支持向量回归算法、人工神经网络算法、随机森林算法)对原始数据和经过数据变换后的数据分别进行空调系统能耗预测工作,分析负荷预测结果的RMSE和R~2统计量。结果对比发现,数据的分布特性对能耗预测有着重要的影响,合适的数据变换可以有效地提高空调系统能耗预测机器学习算法模型的预测效果。     

基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测

针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络在离港航班滑出时间预测时存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性不好等缺点,提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值的方法。首先分析了离港航班滑出时间的可量化影响因素及相关性,然后构建了基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测模型,并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型进行了验证。结果表明：离港航班滑出时间与同时段滑行的离港航班数量强相关,与同时段滑行的进港航班数量、同时段推出的离港航班数量、平均滑出时间中度相关,与滑行距离和转弯个数弱相关;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60 s内的准确率提升了20%,误差±180 s内的准确率提升了12%,误差±300 s内的准确率提升了7%。;预测结果的平均绝对误差百分比提升了2.61%,平均绝对误差减少了11.73 s,均方根误差减少了61.03 s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率提供了思路。     

带滑行道冲突告警功能的机场管制员培训系统的设计与实现

针对民用机场同时具有离场飞行、进场飞行和滑行道滑行等复杂运行环境,机场管制员需要具有相应的处理能力,为此设计并实现了一套机场管制员培训系统。系统的最大特点是包含了滑行道冲突检测模块。当管制员向航空器发布滑行路径指令后,该模块将检测各架航空器之间潜在的计划滑行路径冲突并向管制员告警。采用该系统培训之后,机场管制员发布的滑行指令的有效性和安全性将显著提高,使民用机场的运行更加高效和顺畅。     

一种无线ATM多媒体网络切换时动态分配系统资源新算法

在无线ＡＴＭ（ＷＡＴＭ） 系统网络结构基础上结合多媒体传输信息模型,提出一种运用在ＷＡＴＭ小区切换时动态分配系统资源的新算法,该方案对于在系统中新业务呼叫的产生,切换业务的接入和目标基站业务的延续等各种情况下,系统如何给上述各种业务动态分配信道容量,提出了一种解决办法．此算法可以很好地工作于小区切换时的各业务信道容量的动态优化分配中,以防止系统资源不足时各种业务的丢失．     

Dynamic Air-Route Adjustments——Model,Algorithm,and Sensitivity Analysis

Dynamic airspace management (DAM) is an important approach to extend limited air space resources by using them more efficiently and flexibly.This paper analyzes the use of the dynamic air-route adjustment (DARA) method as a core procedure in DAM systems.DARA method makes dynamic decisions on when and how to adjust the current air-route network with the minimum cost.This model differs from the air traffic flow management (ATFM) problem because it considers dynamic opening and closing of air-route segments instead of only arranging flights on a given air traffic network and it takes into account several new constraints,such as the shortest opening time constraint.The DARA problem is solved using a two-step heuristic algorithm.The sensitivities of important coefficients in the model are analyzed to determine proper values for these coefficients.The computational results based on practical data from the Beijing ATC region show that the two-step heuristic algorithm gives as good results as the CPLEX in less or equal time in most cases.