舰载机知多少

正去年9月,我国第一艘航空母舰"辽宁号"正式交接入列。舰载机是航母编队实施航队防控、抵近威慑、纵深打击和战场控制任务的核心装备。你知道有哪些舰载机吗?舰载战斗机拓展航母的战斗力,俨然航母手中的一把"杀敌破阵的利剑"。美国F/A—18"超级大黄蜂"舰载战斗机,被誉为最适合在地区和濒海战争中完成任务的战机,其杀伤力、灵活性、可靠性、生存能力     

无人战机自主空中受油能力的作战运用需求及影响

 回顾了美国海军舰载X-47B 无人机实现自主空中受油试验的情况,从军用飞机基本能力要求、空海一体战运用、弱化航母平台制约等角度分析了无人机自主空中受油能力的基本运用模式,探讨了该技术向有人机移植后在机群编队飞行、空中受油能力生成方式变革方面的潜在运用,研究了无人机实现自主空中受油对突破现役防空体系、提高有人机作战效能、拉大与对手技术差距、在“反介入/区域拒止”环境中自由使用等影响,总结了关于外军在空中加油/受油能力建设方面的几点认识。     

无人机掩护岸舰导弹突防效果仿真分析

为有效提升岸舰导弹突防能力,采用无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)分布式作战对抗敌方舰载雷达。基于雷达探测方程和干扰方程,建立无人机干扰下雷达暴露区计算模型,并对无人机阵位配置情况进行分析。结果表明：无人机的干扰方向、干扰功率及干扰距离对舰载雷达探测性能有重要影响,无人机分布式作战能够有效降低雷达的作战效能,从而为岸舰导弹突防提供有利条件,作为全新的作战样式也为未来研究无人机的战术运用奠定重要理论基础。     

三维编队飞行模型建立及自适应鲁棒控制

以张量分析为工具建立无人机编队飞行相对运动模型,用飞行中外界干扰的估计值构造系统能量函数,根据Lyapunov稳定判据,提出一种无人机编队飞行队形保持的自适应鲁棒控制律。研究表明：无人机编队飞行张量模型具有广泛的适用性;为无人机编队飞行深层问题研究、克服标架奇点引起的计算障碍等提供了新途径;提出的控制律简单,有效。     

基于一致性算法的无人机协同编队避障研究

基于人工势场方法,提出了一种双向网络连接结构的多无人机一致性避障控制算法。该算法能够有效避免无人机之间以及无人机与障碍物之间发生碰撞,实现协同编队飞行,完成任务。将所提出的一致性算法与"长机-僚机"控制策略结合起来应用到编队控制中,能够避免无人机之间以及无人机与障碍物之间发生碰撞,确保无人机编队收敛。文中以3架无人机构成正三角形编队作为控制对象,以长机飞行轨迹作为期望路径,僚机跟踪长机保持正三角形编队飞行,且无人机之间以及无人机与靠近障碍物内侧的僚机与障碍物保持安全距离,长机和僚机在水平面具有相同的前进速度和航向角速率,在垂直方向保持相对距离不变。通过仿真实验验证了所提出的控制算法的有效性,对工程应用具有一定的借鉴意义。     

无人机编队飞行控制中的气动耦合问题

长僚机之间的气动耦合效应是无人机编队飞行中不可忽视的因素,以长僚机的双机编队为例,建立了编队飞行的涡流模型,在有无气动干扰的两种情况下,计算了僚机在编队队形中的气动力,最后设计了考虑气动耦合效应的无人机编队飞行控制系统并进行仿真研究.仿真结果表明气动效应对编队队列中无人机的飞行状态会产生一定影响,该控制系统能很快消除扰动影响,使僚机实现状态的跟踪和保持,达到稳定编队飞行的要求.     

从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队

无人机可通过自主集群编队提高其在复杂环境下执行任务的能力.多飞行器并存导致系统协调管理难度提升等一系列问题,因此如何设计合理高效的无人机集群编队协调自主控制算法是一个亟待解决的难点问题.在鸟群群集飞行过程中,个体通过遵循简单行为规则进行相互合作而产生复杂有序的集体行为.由于鸟群群集飞行过程中所表现出的邻近交互性、群体稳定性和环境适应性等特点与无人机集群编队的自主、协调和智能等控制要求有着紧密的契合之处,因此,研究鸟群群集飞行机制,并将其映射到无人机集群系统,是解决无人机集群编队协调自主控制问题的一条切实可行的途径.     

多无人飞行器协同编队控制

本文将一种新颖的"扩展—分解—聚集(EDA)"策略应用于多无人机协同编队控制问题的解决。这种EDA策略可以将复杂的编队控制问题转化成一组相对容易解决的子问题。为了实现多无人机Aerosonde的编队飞行控制,文中设计了分布式纵向、横向队形控制器,用于仿真验证所提出EDA策略的可行性及有效性。     

2019年无人机热点回眸

 在科技创新牵引和管控政策的推动下,无人机产业焕发出新的活力。2019年,无人机自主控制及应用技术又取得长足发展,呈现出一些新的发展态势。从无人机新战略、无人机赛事、技术革新、实战化等多个角度,对2019年无人机的科技热点及发展趋势进行了总结。分析表明,无人机集群智能作为一项颠覆性技术和作战理念,将成为未来无人机研究发展的重要方向。     

基于分层架构方法的飞行仿真软件设计

提出一种基于分层架构的飞行仿真软件设计方法,将飞行仿真软件的设计划分为任务层设计、决策层设计、控制层设计和执行层设计;将航迹和姿态控制、动力学方程解算、飞行决策、视景显示等开发成函数供不同的层调用.以某型号战斗机双机编队飞行为例进行了实验研究.     

2018年无人机领域热点评述

 无人机集群和反无人机技术作为未来无人机发展的重要方向,已经成为研究热点,科技创新和相关政策的推动为无人机产业的蓬勃发展提供了持续动力。本文从无人机系统发展新路线、实战化应用、集群自主控制、创新驱动产业等多个角度,总结了2018年无人机领域的科技热点及发展态势。     

舰载机维修级别选定及关键技术分析

 舰载机维修保障系统间相关因素较多,维修复杂程度较高。提高舰载机的维修保障效能,尤其是改进维修体制、维修方式,已成为军事装备领域研究的热点问题之一。合理构建舰载机的维修体制,是提高舰载机战备完好性、降低其寿命周期费用的有效途径。对比了国内外军机维修在三级维修体制与两级维修体制下的运行方式,分析了三级维修的弊端;借鉴国外军用飞机的维修理念,针对中国舰载机维修保障的特点和存在问题,探讨了舰载机实行两级维修的运行模式及相关的关键环节。     

自动着舰纵向飞行控制系统操纵性能优化

 自动着舰引导系统能辅助高性能舰载机实现全自动安全、平稳着舰，其飞行控制系统须具备良好操纵性能。基于系统稳定性理论、F/A-18A舰载机测试数据和控制系统时域响应优化方法，提出了一种参数设计方法，“自内向外”逐环优化了自动着舰纵向飞行控制系统参数。仿真验证表明，该系统经参数整定后的指令响应优于F/A-18A的测试结果。     

自动着舰纵向飞行控制系统操纵性能优化

 自动着舰引导系统能辅助高性能舰载机实现全自动安全、平稳着舰,其飞行控制系统须具备良好操纵性能。基于系统稳定性理论、F/A-18A舰载机测试数据和控制系统时域响应优化方法,提出了一种参数设计方法,“自内向外”逐环优化了自动着舰纵向飞行控制系统参数。仿真验证表明,该系统经参数整定后的指令响应优于F/A-18A的测试结果。     

六旋翼植保无人机模糊自适应PID控制

六旋翼植保无人机在作业过程中自身载荷变化将引起飞行控制性能下降、抗扰动能力降低等问题。为了提高六旋翼植保无人机的可控性,通过对六旋翼植保无人机在喷洒农药过程中进行分析和建模,推导出植保无人机时变动力学模型,提出了一种模糊自适应PID控制算法,模糊自适应PID算法适应性强,参数整定简单,提高了系统动态响应和稳态性能。将各个传感器的测量参数输入到模糊自适应PID算法中,可以得到对应的控制量,实现飞行器稳定运行。通过使用Matlab软件对飞行系统进行仿真,并结合实验平台实际飞行控制表明,系统的动态性能和稳定性得到了有效提高。     

基于视觉的多旋翼无人机定位与地图构建

 在缺乏GPS 等定位方式的未知环境中,采用视觉的方法对多旋翼无人机定位导航与地图构建逐渐成为该领域研究的热点,本文针对无人机的视觉定位与地图构建技术方法进行综述。首先,分析了两种自主飞行控制方式的优缺点,指出设计的要求和难点;其次,研究无人机定位与地图构建的不同视觉方法,对几种方法特点进行分析并总结研究现状;最后,讨论多旋翼无人机视觉控制的发展趋势。     

Z字形飞机建模与半实物仿真研究

为了提高无人机飞行品质,研究无人机控制的半实物仿真应用,形成一套通用的无人机飞行控制律设计与半实物仿真方法,针对气动特性较为复杂的Z字形飞机进行了研究。Z字形飞机机翼可向机身方向折叠,便于存放和运输。根据Z字形飞机外形参数,求得气动数据,并在此基础上利用小扰动线性化原理建立纵向线性模型,通过加入干扰脉冲方式研究模型纵向静稳定性,选取各环节传递函数,建立俯仰控制回路,调整PID参数,设计纵向控制律,分别使用Simulink和半实物仿真器进行仿真。仿真结果表明,无人机具有较好的静稳定性,PID控制参数选择合理,系统超调量较小,调节时间较短,可以提升无人机飞行品质,半实物仿真可以更真实、直观地反映无人机姿态,所用建模与仿真方法可应用到其他固定翼无人机,具有一定的通用性。     

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。