直线离场保护区三维模型算法研究

在飞行程序设计中,人工画图、手动计算限制了飞行程序设计工作向计算机化和三维呈现方向的发展.起飞离场是整个飞行过程中非常重要的环节之一,它的保护区与机场周边障碍物的高度、导航台的位置等都息息相关,是实现整个飞行程序计算机化和三维呈现的重要节点.本文就标准仪表离场程序SID这一特定程序结构展开研究,将空间表达方法、三维空间内的建模技术与离场保护区绘制规则相结合,提出了基于粒子群算法的直线离场保护区三维模型,为离场保护区的三维呈现打下基础.     

基于Google Earth的最后进近航段三维演示

基于Google earth(GE)平台,对最后进近航段实现了三维演示。通过机场三维场景还原,利用KML代码实现三维航线的生成,并首次实现直线程序三维保护区的生成,最终基于GE实现多角度三维航行演示,且数据精度满足要求,实现飞行程序设计的三维可视化,为飞行程序设计工作及教学提供了良好的方法。     

基于改进遗传算法的最快爬升航迹的优化分析

主要介绍一种基于改进遗传算法的优化技术,利用遗传算法优越的全局搜索的能力,研究了飞行性能中的最快爬升性能.使用改进遗传算法对快升航迹和最佳爬升速度进行了寻优优化,对遗传算法优化快升的航迹和接近最快爬升方式的航迹进行了对比,表明,以遗传算法优化的快升航迹进行爬升,飞机可以最快的爬升到巡航高度.而且本算法以及程序具有一定的通用性适用于其它求最佳轨迹爬升的航迹优化.     

PBN飞行程序设计中障碍物评价辅助软件的开发研究

为了提高基于性能的导航(PBN)飞行程序设计的工作效率,考虑到PBN飞行程序设计的主要工作是用有垂直引导的进近程序障碍物评价面(APV-OAS)来评价障碍物,因此开发的障碍物评价软件具有自动进行障碍物评价工作的功能。经过测试和使用验证,此软件的计算结果正确、精度符合飞行程序设计的要求。此软件,在一定程度上,降低了PBN飞行程序设计的计算复杂度,提高了飞行程序设计的效率。     

飞行等待程序自动生成算法和显示研究

在分析目前飞行等待程序标准规定的基础上,总结出一套飞行等待程序自动生成算法,采用Google Earth和VC＋＋编程技术,实时生成等待程序航迹,对有效评估等待程序设计的安全性和合理性有着重要意义.     

基于改进蚁群算法的多旋翼无人机航迹规划研究

航迹规划需要无人机快速到达目标点来减少航程,同时要躲避障碍物减小威胁。针对传统的蚁群算法在无人机航迹规划中易出现极值、收敛速度慢等缺陷,文章提出了一种改进的蚁群算法。对环境地图进行坐标转换来避免蚂蚁在最后节点可能横跨多个单元;利用起始点与目标点位置来初始化信息素分布,信息素挥发因子采用时间和空间的自适应更新策略,增强了算法的全局搜索能力和效率;设计了方向和角度最优的启发信息,并构造相应的综合评价函数;最后对航迹采用三阶B样条曲线平滑处理。仿真结果表明,改进后的蚁群算法能够快速收敛于最优航迹,并能很好地适应无人机的飞行要求。     

基于局部软约束优化的无人机航迹规划方法

针对三维复杂场景中无人机长距离航迹规划效率不高的问题,提出了一种基于局部软约束优化的实时无人机航迹规划方法。该方法首先在Theta^*算法的基础上加入安全距离约束,同时利用转弯代价改进启发函数来减少无人机转弯所带来的时间消耗,最终生成由少量关键点组成的初始路径;然后采用局部优化策略对初始路径中存在安全隐患的片段进行软约束优化,并利用贝塞尔曲线的速度特性进行时间分配,确保航迹的连续、平滑和动态可行性,以及提升无人机的飞行效率。实验结果表明,文中方法在保证无人机安全的同时具有更短的飞行距离和飞行时间,以及更好的规划效率,并且在实际的四旋翼飞行中得到验证。     

起飞转弯爬升梯度损失分析

起飞转弯爬升会降低飞机的爬升能力,影响起飞安全,为了保障越障安全,需要详细确定梯度损失。通过动力学模型推导出转弯爬升时的梯度损失计算公式,揭示了试飞数据内在原理,分析了固定坡度角转弯、固定转弯半径转弯的梯度损失影响因素和转弯对起飞限重的影响。利用最小二乘法拟合了极曲线参数,计算了某机型的梯度损失数据,与试飞数据相比,计算结果平均偏差不超过0.73%,标准差不超过1.54%。可用于飞机离场程序设计、飞行性能的快速计算以及四维航迹预测。     

低能见度条件下ILS进近方法

本文首先简要介绍了ILS仪表着陆系统及其程序实施方法,介绍了能见度的种类和影响其的因子以及极易形成低能见度天气的几个天气现象,分析了其对实际飞行的危害,进而从低能见度条件下ILS进近程序特点入手,总结了低能见度ILS进近实施方法,包括进近的准备,进场切入五边,五边航迹下滑道的控制,仪表转目视的注意力分配技巧,继续进近或进近失败的复飞等,结合自己的飞行实践经验,提出了进近各阶段的注意事项及相关的机组配合问题。     

基于飞行计划集中处理的多航空器无冲突航迹规划

为增大空域容量,提高飞行安全,降低管制员的工作负荷,4D航迹预测与规划是国内新一代空管自动化系统中最为重要地一项核心技术。首先在预战术流量管理阶段,通过飞行计划集中处理得到的航空器飞行计划信息,将航线划分成若干航段。然后利用航空器在不同航段间的离散型模型和单个航段中运动的连续型模型建立混杂模型,通过全飞行剖面混杂模型进行航迹预测;在相对运动法中采用调整速度来规避航路交叉点冲突以实现冲突解脱。最后提出航迹规划方法并对航空器进行无冲突航迹规划。仿真算例表明：在飞行计划集中处理与混杂模型下预测的水平航迹与垂直航迹能够准确地反映航空器飞行状态变化;调速法或调整时刻能有效地规避飞行冲突,所以提出的无冲突4D航迹规划方法是切实可行的。     

无人飞行器延时航迹规划方法

编队飞行中无人飞行器由于战场态势改变等原因常常需要延迟打击目标。在定高飞行模式下,提出了基于分层规划的延时航迹规划方法,首先基于最小风险值选择最佳延时机动区域,然后采用基于解析法的延时航迹规划算法,生成满足延迟时间和飞行约束条件要求的延时机动航迹。通过分析计算各个航迹段附近区域的风险值,确定了无人飞行器延时机动的安全飞行区域;基于解析法提出徘徊延时航迹的规划算法,并用该算法生成满足飞抵时间延迟量要求的延时航迹。仿真结果显示,徘徊延时航迹规划算法能够高效准确地规划出需要的延时航迹,规划总时间在规定的时间范围内,较好地满足了无人飞行器需要延时飞行的时间要求。     

基于航迹分段的飞行程序噪声评估方法

为了减少飞机噪声排放对机场周围居民区的影响,研究了典型的进离场飞行程序。结合民用航空器运动模型和性能模型,建立了航迹模型。在研究飞行程序噪声评估方法的基础上,选取了合理的飞行程序噪声评价指标,提出了基于航迹分段模型的飞行程序噪声评估方法。以西安咸阳国际机场的进离场程序为例,选取B737—300机型进行仿真验证,绘制出了噪声等值线图。结果表明,该方法具有可行性,能够提高飞行程序噪声评估的效率,具有一定的参考价值。     

基于航迹特征的飞行程序噪声预测研究

针对目前飞行程序减噪设计的需要,研究了民机的航迹特征,选取了声暴露级（SEL）作为单个事件的飞机噪声评价指标,并在研究飞行程序特点的基础上,结合飞机噪声性能（ANP）数据库和NPD噪声计算方法,建立了一套基于航迹特征的离场飞行程序噪声预测方法。以某民用机场的离场程序为例,绘制出噪声等值线图,验证了方法的可行性。实例证明,该方法可以量化预测飞行程序的噪声影响,规范了飞行程序噪声预测的方法,可以为减噪飞行程序设计提供参考。     

航空器爬升与下降阶段4D航迹预测

准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM);其次,在下降阶段进行数据维度拓展,构建RNN、LSTM模型进行航迹预测;最后,对各个维度上的预测航迹点和实际航迹点的误差进行分析。仿真结果表明,爬升阶段模型和下降阶段模型对于航空器位置预测准确性高,展现了航迹预测模型的良好鲁棒性。     

基于Bessel大地主题算法的飞行程序航路参数计算

为解决PBN飞行程序设计中航路参数计算问题,分析飞行程序设计中的要素和条件,采用白塞尔大地主题算法计算航路点参数,并对其计算精度进行分析。以我国南方某机场进近程序为例进行航路点正反验算,结果表明,该方法简单实用,计算精度高,且能将精度误差缩小到导航规范允许误差范围之内。     

基于动态RCS的无人飞行器隐身突防航迹规划

针对传统航迹规划方法通常不考虑无人飞行器(UAV)的飞行姿态对其被雷达发现的概率的影响问题,提出一种基于动态雷达散射截面(RCS)的无人飞行器隐身突防航迹规划方法．首先,结合UAV的运动学模型和动态RCS特性,建立雷达制导防御系统下的突防模型;进一步,采用稀疏A~*算法对UAV的空间位置及飞行姿态进行搜索,将满足突防准则的扩展点加入搜索空间,并引入通视性分析方法计算扩展点的预估代价．仿真结果表明：该方法在多种假定条件下均能快速规划出低发现概率的隐身航迹;UAV通过位姿调整,能有效躲避预警机等动态威胁的探测,提高突防能力．     

动态步长BI-RRT的无人机航迹规划算法

为解决传统RRT算法收敛速度慢、生成的航径距离过长等问题,提出动态步长BI-RRT算法。首先,采用引向目标的采样策略对空间进行探索以得到采样点,利用动态步长策略确定该采样点的增长步长以确定新节点;之后,通过树枝裁剪策略对新节点进行调整,当探索到目标节点时,算法返回初始航迹,对于初始航迹,应用贪心算法对航迹点进行筛选,以减少无人机(UAV)的无效节点与总航迹长度;最后,利用B样条进行平滑处理,得到一条可行航迹。搭建了二维和三维环境下的仿真地图模型,验证了该算法在保证无人机避障的基础上获得一条有效航迹。动态步长BI-RRT算法在无人机航迹规划方面不仅有实时性强、航迹光滑的优点,而且与分段优化RRT算法相比,在优化航迹节点个数的前提下,提高了收敛速度且降低了航迹距离。     

无人机航迹规划算法研究

航迹规划算法是无人机应用的关键技术之一。本文主要结合蚁群算法对无人机三维航迹规划进行了系统的研究。针对无人机三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的航迹滚动规划方法,并将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形。仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹。     

基于点融合进近的航空器进场4D航迹规划

点融合进近是一种全新的进近技术,对点融合进近中的航空器进场4D航迹规划方法进行了研究。根据点融合进近运行的特点,提出航空器航迹预测方法。以总延误时间最少和着陆次序调整最小为目标建立4D航迹规划模型;并采用遗传算法进行了求解。通过仿真计算,比较了先到先服务与此规划方法的差别。比较结果表明,4D航迹规划方法可以有效提高终端区运行效率。     

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。