空中加油受油机横侧动操稳特性研究

空中加油时,加油机的气动力和力矩对受油机的操纵影响较大.需对影响大小进行定量分析,得出确定结论.本文对受油机的横侧动稳定性及操纵性进行了研究,确定了作用在受油机上由加油机翼端涡场引起的气动力和力矩的大小,提出一种简化气动模型,并将导数形式的力和力矩用于线性运动方程.研究表明,受油机具有发散的振荡特性,且主要由倾斜和侧向移动组成;飞行员在飞行时可通过不断操纵副翼来控制发散模态,保持飞机稳定.     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在执行敌方防御区域内攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

基于Voronoi图和量子粒子群算法的无人机航路规划

 无人机(UCAV)是自主控制执行任务的无人驾驶飞机,其航路规划是一类复杂优化问题,因此难以在多项式时间内获取精确解,为此提出了一种基于Voronoi图和量子粒子群(QPSO)算法的UCAV航路规划方法。首先,在综合考虑航路的雷达威胁和燃油耗费的基础上定义了航路规划的代价模型;然后,根据已知的威胁源生成Voronoi图,通过连接起点、Voronoi图中顶点以及终点获得初始规划解集;最后,通过引入柯西变异随机数和扰动对QPSO算法进行改进,以增强其全局寻优能力和收敛速度,并定义了采用此改进的QPSO算法对UCAV进行最终航路规划的具体算法。仿真实验表明,该方法能求解出UCAV航路规划的最优解,且与经典的PSO算法和QPSO算法相比,具有全局寻优能力强和收敛速度快的优点。     

软管式自主空中加油受油机控制系统研究

针对软管式空中加油过程中加油锥套受气流扰动影响,受油机受油插头难以与之实现精确对接的问题,提出基于参考观测器的全状态反馈控制方法设计了受油机的飞行控制系统。首先根据DGPS或者视觉传感器测量的加油机与受油机的相对位置,设计了参考轨迹生成模块,实时生成受油机期望的平滑飞行轨迹。然后通过一个输出跟踪观测器在线估算出前馈控制信号和参考状态量。基于估算的状态量设计一个全状态反馈控制器。最终实现对参考状态的精确跟踪,保证受油插头与加油锥套的精确对接和位置保持。仿真结果表明,在四种强度阵风干扰下,控制器能实现精确的双机空中加油设备跟踪对接,具有良好的动态性能与鲁棒性能。     

空中加油最佳对接起始偏差位置

为提高软式空中加油对接成功率,寻找降低头波影响的对接策略,建立了受油机头波影响下的软管-锥套六自由度动力学模型,利用飞行试验数据验证了模型的稳态特性和动态特性;研究了对接阶段受油机以不同速度进近时,头波影响下的锥套运动特征,定义了“最佳对接起始偏差位置”的概念;研究表明：对接前,受油机在锥套后7m以外时,将受油插头对准“最佳对接起始偏差位置”并直线向锥套靠近,能最大程度降低头波对对接的影响;最终,依据工程计算结果,提出“调整靠近—等待—对接”的受油机对接进近策略。     

多航路作战推演算法的实现

基于现代军事作战演习需求, 提出一种多航路作战推演算法, 并建立多航路推演模型, 解决了各航线推进过程中的同步问题\, 敌我遭遇问题及特殊区域处理的相关问题. 模拟推演结果表明, 利用该算法建立的推演模型可真实模拟不同环境下敌我双方的作战情况, 对预测战争结果\, 制定作战计划有一定理论指导作用.     

空中加油变质量飞机建模与仿真

针对空中加油给加/受油机带来的变质量影响,进行了燃油传输过程中飞机的建模与仿真。将质量的变化等效为对飞机的干扰力和干扰力矩,推导了变质量飞机的平移动力学方程和转动动力学方程。根据空中加油实际情况对模型进行了简化,在此基础上,推导了飞机纵向通道带变质量干扰的线性化小扰动模型。最后分别进行了加油机和受油机的计算机仿真,结果表明：加油机受到影响较小,而受油机俯仰角、空速、高度变化剧烈。     

具有周期性双层优化结构的无人机集群航路规划模型

 针对多种威胁条件下的无人机集群航路规划问题,提出了集群控制方法和周期性双层优化算法。以定点抵达任务为背景,将d-范数、冲击函数与反曲函数结合起来,构建了能够实现雷诺兹准则的集群动态控制模型,并采用设计出的周期性双层优化算法求解中心无人机的航路规划问题。通过仿真算例,验证了该模型的实效性和优化算法的可行性,与遗传算法-人工势场混合算法相比,周期性双层优化算法求解效率更高且优化效果更好。     

基于改进马尔可夫决策过程模型的多机协同航路规划研究

该文针对多无人机在复杂环境下执行作战任务易受环境威胁影响的问题,提出一种基于改进马尔可夫决策过程模型的多无人机航路规划算法.利用离散化雷达威胁信息,设计多无人机作战环境与状态空间数目;将目标点方位空间离散化,进而合理分配状态转移概率;将雷达威胁与马尔可夫决策过程模型相结合,在无模型均匀结构的报酬函数基础上引入非均匀结构...     

空中加油软管-锥套动态建模及其飘摆运动抑制

基于多刚体动力学建立空中加油软管-锥套在尾涡流场及大气紊流下的动态数学模型,分析了加油机在不同飞行条件下软管-锥套的平衡拖拽尾迹,以及大气紊流对软管-锥套运动的影响。软管-锥套随加油机在空中飞行时产生的飘摆运动,增加了受油机安全准确地对接加油锥套的难度。为了抑制软管-锥套空中飘摆运动,对软管-锥套飘摆运动设计了控制器。在非线性模型平衡点处线性化并降阶得到线性增量模型,根据最优控制原理设计了LQR控制器。仿真表明所设计的LQR控制器能有效抑制软管-锥套的飘摆运动,从而能够降低空中加油对接的难度,提高空中加油的安全性。     

不同威胁情况下无人机实时航路规划算法研究

针对无人机实时航路规划问题,分析安全影响威胁,建立了改进的威胁概率模型。在安全回避突发威胁的前提上,增加考虑了偏离预定航路飞行代价影响;以飞行总航程最短为目标建立了新的飞行模型。针对当前飞行航段出现单个突发威胁和多个处于不同排列情况的突发威胁(组)情况,给出了相应的最优航路分析;并设计了基于最短路思想的启发式算法。对三种场景进行算例仿真。仿真结果表明,模型和算法具有有效性和可行性,可以实时分析突发威胁,并规划出相对安全经济的实时航路。     

一种自主空中加油视觉导航图像处理方法

针对自主空中加油近距导航问题,提出了一种锥套检测和跟踪的视觉导航图像处理方法.对于锥套检测,首先利用阈值法和数学形态学方法消除图像干扰,然后提取所有的轮廓并对轮廓进行检查,最后匹配得到目标锥套轮廓.对于锥套跟踪,以上一帧图像的定位结果作为先验信息来确定当前帧图像的可能范围,然后采用上述锥套检测方法进行处理.最后,以一架微型六旋翼飞行器作为受油机,利用自主空中加油试验台获取的真实飞行图像,对所提出的视觉导航图像处理方法进行了验证.试验结果表明:所提出的视觉导航图像处理方法具有较高的实时性及可靠性,能够满足自主空中加油的要求.     

知识引导的智能优化算法在航路规划中的应用

为了提高智能优化算法对航路规划问题的求解质量和效率,提出了一种知识引导型智能优化算法的航路规划求解框架.与传统引导进化不同的是,考虑到以往所用知识的局限性,该框架并不是采用从前期优化过程中挖掘出来的知识,而是采用航路规划特定领域知识.为了描述引导方式,将智能优化算法形式化定义为3个引导对象的集合,从而将引导方式划分为7类单独或组合形式.根据航路规划特定领域知识的各自特点选择对应的引导方式,并将其结构化为能够改进算法性能的元策略,以粒子群优化算法为例对求解框架进行验证,仿真实验结果表明,特定领域知识的引导能够非常显著地提高算法的全局搜索性能和收敛速度.     

基于马尔科夫生存模型与粒子群算法 的动态航路规划

针对未知情况下航路规划问题,采用动态规划策略保证飞机可以实时规划未来路径,并引入基于马尔科夫的生存模型来获取飞机的生存状态概率,从而评估生存代价,再综合任务、油耗、飞机机动性等作为粒子群算法的目标函数与约束条件,同时为了缓解生存与任务之间的矛盾,引入目标函数权重自适应策略.仿真实验证明,提出的动态航路规划策略是可行的,自适应权重也在一定程度上缓解了生存与任务之间的矛盾,同时将基于马尔科夫的生存模型应用于动态航路搜索中,能够更加直观地掌握每一时刻飞机的生存代价以及各状态的概率.     

基于全局优化的无人机编队协同攻击航路规划模型

为使无人机编队协同攻击航路从总体上达到最优,引入一种全局优化方法,分析了该方法在无人机编队协同攻击航路规划中的应用,建立了无人机编队的协同攻击航路规划模型,并对该模型的求解进行了分析,给出了求解的全过程。应用该模型对无人机编队协同航路进行了仿真研究,仿真结果表明,基于全局优化方法建立的模型可以满足约束条件下的航路规划要求,具有较强的工程实用性。     

无人机航路规划问题初步研究

本文通过对无人机航路规划的研究,概括和总结了无人机航路规划问题的几个重要方面,构建了航路规划的基本框架。文章重点介绍了航路规划的约束条件、威胁模型的建立以及航路规划的算法,并对今后无人机航路规划的发展提出了展望。     

基于双层优化模型的航路交叉角度设计

航路交叉角度是影响交叉点运行安全和效率的重要因素。针对多条航路交叉于一点的航路交叉结构,同时考虑多个高度层的运行以及航空器速度的变化,依据悲观决策原则,建立了航路交叉角度设计的双层优化模型。根据下层规划特点,证明了下层规划的最优解在速度区间的边界处取得,设计遗传算法求解上层规划。最后,根据实际运行中的航空器速度区间和航空器类型比例,设计3条航路交叉的算例验证模型方法的可行性和有效性,并分析了航路流量比例和速度区间对最优交叉角度的影响。     

六自由度弹道仿真航路规划评价方法

针对飞行器航路规划评价方法单一、缺乏合理性与动态特性验证等问题,提出了基于六自由度弹道仿真的航路规划评价方法.分析了影响航路评价的几种因素,并建立起基于Simulink的六自由度弹道模型.将已规划航路输入六自由度弹道模型中,通过仿真得到飞行器沿航路飞行时的各飞行参数实际响应,从动态角度分析已规划航路的合理性,以更加接近真实情况的仿真手段实现对规划效果的全面评价.仿真结果表明,该评价方法可以实现对规划航路动态特性的验证.     

基于改进型A*-Markov联合模型的无人机航路规划

实验一种基于改进型A~*算法来对无人机进行任务路径规划.引入了无人机的机动步长、转角限制和飞行高度,有效地缩减了无人机搜索空间,除此之外还引入了地形、任务等约束条件,使航路规划更接近于真实环境.考虑到规划过程中敌方能力的不确定性,以及无人机在航路中的生存概率的不可知性,采用八状态Markov模型评估无人机的飞行状态.该模型与A~*算法结合时在威胁区域内完成任务后,由于时间的积累向外扩展时生存代价值越高,导致迭代次数过多,而同心圆模型越向外扩展时生存代价值越低的优点可避免该问题,因此引入同心圆模型与Markov模型的联合模型.仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,以此对整个航路进行评估,并且有效降低了仅采用Markov模型时在威胁区域内完成任务点后规划新航路迭代次数过多的问题.     

向人脑学习的UCAV认知导航航迹规划研究

认知导航是支撑无人作战飞机自主飞行的重要导航方式,智能在线航迹规划是认知导航亟待解决的热点问题。为满足无人作战飞机的自主飞行能力需求,从"向人脑学习"的角度提出了无人作战飞机认知导航航迹规划新技术。首先分析了无人飞行器在线航路规划技术的研究现状,指出了其存在的主要问题,总结了技术发展趋势;其次针对当今在线航迹规划技术难以解决的环境/任务智能自适应问题,提出了"向人脑学习"的仿生航迹规划新方法,阐述了新方法的基本内涵与认知循环,明确了认知导航航迹规划的主要功能;最后对认知导航航迹规划的各项关键技术进行了剖析,指明了需要克服的难题。