脉冲末修弹落点预测导引方法研究

在分析剩余射程影响因素的基础上,以弹道特征参数弹道高y及速度矢量分量Vx和Vy为解释变量,以回归分析方法为数学工具,建立脉冲末修弹剩余射程预测模型。以目标点与弹丸预测落点之间的差值为广义弹道偏差,结合数值仿真,对落点预测导引进行深入研究,验证了回归分析模型的可行性。     

伪线性卡尔曼滤波的观测器轨迹优化算法

单站被动式跟踪存在强非线性和弱可观测性,即便观测器的运动满足可观测性条件,滤波仍然可能发散.针对此问题,使用伪线性卡尔曼滤波器,应用费希尔信息量、罗美达下限等方法对轨迹进行优化,该优化方案避免了对目标与观测器的径距信息的近似.仿真表明:该方法与传统方法比较,计算量较小,优化得到的轨迹简单,滤波精度得到改善.最后给出了在一定条件下,观测器的"最优"运动规则.     

弹道导弹被动段最优脉冲变轨方法

弹道导弹大气层外飞行时间长且弹道固定,易被敌方预测和拦截。针对以上问题,本文提出一种最优脉冲式变轨方法,该方法设计的弹道由2条不同的椭圆弧段组成,成功命中目标的同时,增加了敌方的拦截难度。以机动变轨所需能量和变轨后飞行剩余时间的加权最优为性能指标,设计了利用遗传算法在初始弹道上寻求最优变轨点的方法。最后,将遗传算法搜索最优点结果与遍历搜索结果进行对比,其最大误差为 ,从而验证了遗传算法在应用于导弹变轨问题,用以寻求最优变轨点是准确有效的。     

翼伞精确空投系统归航轨迹规划与控制

翼伞归航轨迹规划与控制问题是翼伞系统在一定初始状态下,利用自身可操作性,完成从初始位置到目标位置的转移问题。针对翼伞空投系统不同归航要求,规划出满足精度要求为圆径概率误差（ CEP ）小于40m的归航轨迹并经过一定量的控制完成翼伞空投系统精确空投任务。首先建立翼伞系统状态空间六自由度模型,并在此基础上提出系统简化稳态模型,通过最优控制方法,规划出满足空投要求的最优归航轨迹后对翼伞进行不断控制直至目标点。最后通过Matlab仿真试验,绘出翼伞系统归航轨迹图与控制变化图。     

基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化研究

轨迹优化是飞行器总体优化设计中的重要组成部分,它贯穿于飞行器的整个设计过程。高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法（SQP）是解决该类问题行之有效的数值优化方法。本文利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化,为这一高超声速飞行器的整体结构设计提供了有益的参考。     

火箭助飞鱼雷发控及弹道仿真

针对水面舰艇反潜武器系统研制、火箭助飞鱼雷作战使用研究中对助飞鱼雷的仿真需求,重点研究了助飞鱼雷发射控制仿真方法和空中弹道仿真方法,突破了不同工况不同射程下发动机关机时间建模技术、保证大范围飞行一致性的火箭自适应控制器设计技术。应用表明,所形成的助飞鱼雷武器通道仿真模型能有效模拟助飞鱼雷从发射控制到弹道航行到命中目标的全过程以及作战效果,能够支撑助飞鱼雷发控算法研究以及作战使用研究。     

高超声速滑翔飞行器倾斜转弯分析及控制系统设计

倾斜转弯技术是高超声速滑翔飞行器控制的一个重要发展方向.针对高超声速滑翔飞行器倾斜转弯技术开展研究.以平衡滑翔弹道为参考弹道,分析了转弯半径、下降高度、倾侧角等参数之间的关系,提出在设计高超声速滑翔飞行器制导控制指令时,应综合考虑不同高度速度下的控制能力约束.根据奇异摄动理论将动力学系统的受控状态变量分为快变量和慢变量两部分,运用轨迹线性化方法设计了控制系统.仿真结果表明,设计的控制器具有良好的控制性能,但随着高度的增加,控制指令应结合实际控制能力,以完成对飞行器的姿态控制.     

氙原子在铂表面散射的分子动力论方法

运用分子动力论方法研究气体分子 (Xe)在固壁表面 (Pt)的散射。在构造了合理的气体分子与固壁表面相互作用势模型之后 ,运用随机经典轨道方法求解气体分子及固壁原子的运动方程 ,得到气体分子运动轨迹及散射后的运动状态。结果表明 ,气体分子散射后的角度分布与Maxwellian模型存在较大差异 ,而速度基本服从半空间的Maxwellian分布。     

提高再入点精度的末助推级制导方法

本文将需要速度运用于导弹助推级以提高导弹的再入点精度,为再入机动及末制导提供较好的初始条件。文中还考虑到为调整推力方向进行姿态控制的工程可实现性。     

载人飞船标准返回轨道设计

本文研究载人飞船三自由度标准返回轨道的设计方法。基本的设计思想是在返回坐标系中建立飞船返回轨道运动方程,用非等值的速度滚动角γｖ（ｔ）使飞船再入过载均匀化及减小标准返回轨道与升力失控时自旋轨道的航程差,并引入侧向制导思想解决γｖ（ｔ）的反向问题。仿真中用二重迭代方法确定有关参数,避免了参数选择的盲目性。仿真计算表明,本文提出的设计思想具有良好的实用价值。