蓝彻斯特方程与作战研究

本文对蓝彻斯特方程在战斗中的指导意义、它与集中兵力的优化问题以及它在现代战争的应用作了一些粗浅的探讨。     

俭成奢败律思想鉴古

“成由勤俭败由奢”,这是早被历史证明了的客观规律。此规律所以亘古不易,是因为俭与成、奢与败之间存在着内在的必然联系:俭可砺志,促人生事业有成,奢能消志,使人生不思进取,俭使人心胸宽广、行为光明正大,奢使人心胸狭窄、行为卑鄙龌齪;俭开国家富裕强盛之源,奢削社会繁荣之基;俭风吹扬即是国家兴旺发达的标志,奢风弥漫实为国家衰亡败落的征兆。无论是人生历程还是国家大业,要想始终遵循俭而成的逻辑发展,避免奢而败的惩罚,就必须永远保持艰苦奋斗、节俭朴素的优良品德。     

多喷嘴系统控制律

大型航天器(航天飞机、空间站等)的反作用控制系统(RCS)是由多喷嘴组成,具有较高的冗佘度。本文对此系统提出一种控制律,包括控制指令的产生与分配的方法,编成程序包后,便于机载计算机实时操作。     

《诗经》四言轻重律试探

本文讨论了《诗经》以声传情离不开轻音重音的组合和汉语自产生以来平声仄声的轻重的问题,分析了《诗经》四言力求保持自然语音组合的多种轻重律建构形式及其主要、特殊模式在该诗中的整体效应,并且尝试阐述了《诗经》时代是以五音——宫、商、角、徽、羽来确定语音的轻重强弱的.     

椭圆弹道射程角和飞行时间公式的一种推导方法

本文利用椭圆弹道长轴方向有一常量的性质,计算了被动段弹道的射程和飞行时间。     

小波神经网络UCAV飞行控制系统

针对采用H∞控制设计方法需求解难度很大的偏微分方程,而导致工程实现难度大的问题,提出了采用小波神经网络进行无人攻击机(UCAV)飞行控制系统设计的方法,该方法集小波变换和神经网络的优点于一身,简化了网络训练,避免了系统达到局部最优解,使得系统具有更好的逼近精度。通过仿真实验表明,利用小波神经网络进行UCAV控制律设计,使系统具有较好的跟踪性和鲁棒性,避免了精确模型的建立,便于分析系统的稳定性。     

无奇点三维攻击时间控制滑模导引律

为研究导弹在视场角约束下的三维攻击时间控制问题,提出一种三维非线性滑模导引律。利用攻击时间误差设计滑模面,推导出三维形式的俯仰和偏航加速度指令;通过对所设计制导律进行简单修正,解决了零初始前置角引起的奇点问题;从数学上证明了该导引律的稳定性和收敛性,讨论了导引律相关参数的取值范围,分析了与纯比例导引法、解耦三维导引律之间的关系。仿真结果表明,所设计导引律能够在视场角约束条件下有效实现攻击时间增大或减小的控制;俯仰和偏航平面的耦合程度越强,该导引律控制能耗小的优势越为明显。     

拦截高速机动目标的捕获区及微分对策导引律

针对高速机动目标拦截场景,研究末制导段捕获区存在条件及微分对策导引律问题。建立弹目相对运动模型并引入控制动力学模型,采用终端投影方法对相对运动模型进行降阶处理;基于微分对策理论推导一种解析形式捕获区,并具体到直/气复合控制导弹对机动目标的拦截中,该捕获区的存在能够保证对任意机动目标进行准确捕获;重新选取性能指标,将目标与直/气复合控制导弹在末端带有碰撞角约束的制导问题转化为零和微分对策问题,并求解出弹目最优拦截策略。仿真分析了几种情形下直/气复合控制导弹对目标实施拦截的捕获区存在域,导引律仿真结果表明微分对策导引律在对高速机动目标进行拦截时具有优良性能。     

自适应二阶滑模的有限时间收敛角度约束制导律

针对终端角度约束制导问题,提出了一种新型基于自适应二阶滑模的有限时间收敛角度约束制导律.构建非奇异有限时间收敛滑模面,保证了滑模面上角度及角速率误差有限时间快速收敛.采用参数自适应二阶滑模算法构建角度约束制导律,所设计的制导律不仅可抑制目标机动加速度等未知干扰,而且可确保滑模面的有限时间可达.相比采用传统二阶滑模或者含有切换项的滑模制导律,所提出的制导律参数可自适应变化,从而无需提前已知目标加速度等不确定项的上界信息.在各种目标机动情况下仿真,结果表明所设计的制导律具有强自适应以及快速收敛的制导性能.     

考虑弹体动态特性的机动效率约束导引律

针对考虑交会角和过载约束导引律在大机动时能量损失大的问题,提出一种考虑导弹机动效率的多约束制导律。应用最优二次型原理推导出考虑一阶弹体延迟的时变导引系数闭环次优制导形式,将导弹机动时刻阻力系数引入时变权系数,并通过迭代确定机动效率约束边界。将时变约束表示成剩余时间与弹体延迟时间的函数,代入制导指令,进行弹道仿真。结果表明,对于常值与机动目标,文中制导律与过载约束导引律同只考虑交会角约束的导引律相比,对目标均能实现末端弹道成型要求,而考虑机动效率的制导指令分配更为合理,在避免指令加速度饱和的同时有效降低了拦截末端速度损耗,提高制导精度与毁伤效果。且该制导律中时变权系数无须配平求解,在保证精度的同时极大地提高了迭代速度。