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题名四旋翼无人机旋翼对机身非定常气动干扰特性
被引量：3
- 1
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作者
朱毅飞
林德福
莫雳
叶建川
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机构
北京理工大学宇航学院
北京理工大学无人机自主控制技术北京市重点实验室
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期410-422,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(U1613225)。
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文摘
四旋翼无人机的旋翼对机身构成非定常气动干扰,影响整机的动力学特性。针对此问题,采用计算流体动力学(CFD)计算方法,在刚体假设和不可压流假设下获得无人机机身在前飞工况下受力与力矩的非定常变化情况,并进行风洞实验,验证CFD方法的合理性和计算结果的准确性。采用快速傅里叶变换方法,得到机身所受旋翼气动干扰的模态,从而在干扰力和力矩的变化频率与大小方面进行分析。结果表明:机身所受旋翼的气动干扰与旋翼的转速相关,并且可以由一个5阶傅里叶级数较好地拟合;相对于后旋翼,前旋翼对机身的气动干扰更强;经过简化,单1阶模态的傅里叶级数可以描述升力变化的主要特点,1~3阶模态的傅里叶级数可以描述阻力变化的主要特点;俯仰力矩的周期变化规律可以用单2阶模态的傅里叶级数描述,变化细节可以用1~4阶模态的傅里叶级数描述。
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关键词
四旋翼无人机
机身
非定常气动干扰
计算流体力学
模态分析
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Keywords
quadcopter
fuselage
transient aerodynamic interference
computational fluid dynamics
modal analysis
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分类号
V211.42
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名一种基于迁移学习的多任务制导算法
被引量：2
- 2
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作者
罗皓文
何绍溟
亢有为
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机构
北京理工大学宇航学院
北京理工大学无人机自主控制技术北京市重点实验室
上海机电工程研究所
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1787-1798,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(52302449)。
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文摘
针对典型的飞行器制导任务,利用深度学习算法可以有效地拟合导弹飞行状态与制导指令之间的函数关系。然而当制导任务发生变化时,其二者之间的映射关系也会随之改变,从而导致在当前环境下预训练好的模型无法直接作用于新环境,重新训练制导模型需要大量的弹道数据和巨额的时间成本。为解决上述问题,基于迁移学习的思想引入域对抗神经网络,提出基于迁移学习的多任务制导算法。以1个含有大量标签数据的源域任务辅助2个含有极少量标签数据的目标域任务进行迁移学习,从而克服预训练与在线控制之间的环境差异。使用特征提取器和域判别器提取出对任务环境不敏感的关键特征,使神经网络学习到各个任务所共享的底层信息;为提高预测精度,分别设计针对不同任务的偏置加速度预测器。数值仿真结果表明:基于迁移学习的多任务制导算法实现了导弹在不同任务中的加速度指令预测。
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关键词
多约束制导
计算制导
深度学习
迁移学习
偏置比例导引
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Keywords
multi-constraint guidance
computational guidance
deep learning
transfer learning
biased proportional navigation
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名面向高机动目标拦截任务的空空导弹制导方法综述
被引量：11
- 3
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作者
纪毅
王伟
张宏岩
范军芳
豆登辉
裴培
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机构
北京信息科技大学自动化学院
北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
北京理工大学宇航学院
北京理工大学无人机自主控制技术北京市重点实验室
西安现代控制技术研究所
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出处
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2022年第6期15-25,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(61903043)
北京市自然科学基金项目(4214072)。
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文摘
当下高速飞行武器技术的飞速发展为防空反导任务带来严峻挑战,亦对应用于空空导弹的目标轨迹预测技术与空空导弹制导技术提出全新要求。在此背景下,本文提出空空导弹目标预测与制导任务的新需求,以两种典型空空导弹为例介绍第四代空空导弹的特性,阐述了空空导弹制导系统工作方式,详细综述了高速目标轨迹预测方法、制导算法以及制导控制一体化方法的研究现状,并对比分析了各方法的优势与缺陷。最后,对仍需进一步研究的问题进行展望。
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关键词
导航、制导与控制
空空导弹
高机动目标
目标轨迹预测
制导算法
制导控制一体化
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Keywords
navigation
guidance and control
air-to-air missile
high maneuvering target
target trajectory prediction
guidance algorithm
integrated guidance and control
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分类号
TJ765.3
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于最大似然估计和混合梯度优化的射手模型辨识
被引量：4
- 4
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作者
吴骏雄
林德福
王辉
袁亦方
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机构
北京理工大学无人机自主控制技术北京市重点实验室
北京特种机电研究所
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期2399-2409,共11页
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基金
北京理工大学基础研究基金项目(20150142009)
中国兵器红箭创新基金项目(20172014060)
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文摘
光纤制导过程中射手对于光电显示的响应及其控制行为将直接影响弹药的制导控制性能。针对此问题,将最大似然估计法应用于射手模型辨识研究中。为解决辨识过程中遇到的非线性优化问题,采用遗传算法和高斯-牛顿优化算法混合策略提高寻找全局最优解的概率,并使用单纯形法提高算法鲁棒性。基于交叉原理提出适用于导引头回路的精确模型,设计仿真实验平台并进行了多轮次人在回路实验,将输出误差框架下的最大似然估计方法成功应用于实验数据中。结果表明:混合梯度优化算法能够找到全局最优值,辨识模型能够准确反映射手本身的动态特性,辨识方法和辨识的射手模型对于光纤寻的弹药制导控制系统设计具有一定的实际意义。
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关键词
光纤图像制导武器
射手模型
交叉模型
最大似然估计
混合梯度优化
输出误差法
遗传算法
高斯-牛顿优化
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Keywords
fiber-optic guidance weapon
shooter model
crossover model
maximum likelihood estimation
hybrid gradient optimization
output error method
genetic algorithm
Gauss-Newton optimization
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分类号
TJ765.239
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名基于快速一致性理论的多导弹协同制导
被引量：6
- 5
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作者
毛宁
范军芳
李斌
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机构
北京信息科技大学自动化学院
现代测控技术教育部重点实验室(北京信息科技大学)
北京理工大学宇航学院
北京理工大学无人机自主控制技术北京市重点实验室
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期227-234,共8页
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基金
北京市委组织部青年拔尖人才项目(201500026833zk03)。
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文摘
针对多枚导弹协同攻击时需提前装定协同时间和剩余飞行时间的问题,通过二阶连续时间多智能体系统一致性理论,利用两段式制导实现了一种多弹一致的协同制导策略,该方法不需要提前装定协同时间和剩余飞行时间信息,避免剩余飞行时间估计误差对协同时间和制导精度的影响。同时为了加快状态趋于一致的速度,设计了一种快速一致性算法,给出了系统的最大允许延迟。将快速一致性算法应用到协同制导中,与标准一致性算法的仿真对比,快速一致性算法下的各导弹状态趋于一致的时间缩短,弹间需要通讯的时间减少,使各导弹更快进入末制导段。
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关键词
快速一致性理论
两段式制导
制导精度
比例导引制导律
协同制导
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Keywords
fast consensus theory
two-stage guidance
guidance accuracy
proportional navigation guidance
cooperative guidance
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分类号
TJ765.3
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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