贝叶斯适应推理的无人机任务决策CR理论大柔性太阳能无人机飞行载荷分析

       针对不确定环境下无人机任务决策问题,提出一种基于变结构离散动态贝叶斯网络的自适应推理算法.该算法能够利用软/硬证据和先验信息动态地调整任务决策模型参数,通过推理和参数学习互动的方式使任务决策模型具备适应动态环境的能力.仿真证明,提出的自适应推理算法能够在突发威胁信息不完备、先验参数不精确和先验参数无认知的情况下为无人机任务决策提供保障。

       大柔性太阳能无人机在气动载荷的作用下产生较大的弹性变形,基于刚性或线弹性假设的结构模型已然不能满足这类飞机配平与飞行载荷分析的精度要求。基于corotational(CR)理论建立了大柔性飞机结构模型,并耦合片条气动力模型,提出了一种可以考虑几何非线性效应的大柔性飞机非线性配平及飞行载荷分析的方法。

       以类“太阳神”布局太阳能无人机为例,采用该方法对其不同有效载荷下的纵向配平及飞行载荷特性进行了较为深入的研究。研究结果表明:有效载荷较大时,采用线弹性假设的结构模型解得的配平误差可达50%以上,对翼尖位移的预测误差可达25%以上;该方法能够较合理地预测大柔性无人机的配平及飞行载荷特性,满足大柔性太阳能无人机结构设计对飞行载荷分析的工程精度要求。

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