基于非均匀调制函数模型的非平稳地震动模拟

通过对地震动演变谱模型化分析,在精确估计地震动时变功率谱的基础上,利用多元函数目标优化方法识别地震动的非均匀调制函数模型参数,从而建立了基于非均匀调制函数模型的时频非平稳地震动模拟方法。对给定初始地震波和直接给定模型参数2个算例的分析表明,应用本文方法模拟的地震波可以较好实现时频非平稳,而且对目标反应谱也具有较好的拟合精度。     

气浮箱型结构纵荡运动水动力系数解析研究

基于二维微幅波理论,采用特征函数展开和匹配渐进法建立了气浮箱型结构纵荡运动的解析解,将Matlab程序计算结果与MOSES数值模拟结果进行了对比分析,验证了程序的合理性;进而对不同吃水、不同水深下结构纵荡运动的附加质量系数和阻尼系数的幅频变化规律进行了研究。结果表明:由于未考虑结构内部气体的可压缩性,数值模拟结果大于程序计算结果,MOSES计算结果偏安全;在一定频率区段上,吃水的增加对结构附加质量系数和阻尼系数有显著影响;随着水深吃水比的增加,结构的附加质量系数和阻尼系数呈增大趋势,只有在圆频率为0.65~0.9 rad/s时呈减小趋势,而阻尼系数则呈增大趋势。     

动载体光电平台图像模糊成像机理研究

动载体光电平台的振动导致光电系统在曝光时间内与目标发生相对运动产生像移,严重影响了成像质量。针对振动引起图像模糊的成像问题的复杂性,提出从数学模型的角度,建立振动产生模糊图像的频域数学模型,从而明确表示图像模糊的成像机理。根据建立的模糊图像数学模型,将一幅清晰的图像仿真得到振动模糊图像,仿真结果验证了推导建立的数学模型的正确性。通过对振动产生的模糊图像数学模型的建立,可以为设计准确有效的振动模糊图像仿真算法提供重要的参考。     

多约束强化学习最优智能滑翔制导方法

为提升复杂飞行任务下滑翔制导的自主性,提出一种基于最优制导与强化学习的多约束智能滑翔制导策略。引入三维最优制导以满足终端经纬度、高度以及速度倾角约束。提出基于侧向正弦机动的速度控制策略,研究考虑机动飞行的终端速度解析预测方法。针对速度控制中机动幅值无法离线确定的问题,研究基于强化学习的智能调参方法。该方法基于终端速度设计状态空间,以机动幅值设计动作空间,设计综合终端速度误差与滑翔制导任务的回报函数,采用Q-Learning实现机动幅值的智能调整。仿真结果表明,智能滑翔制导方法能够高精度满足终端多种约束,并能有效提升复杂任务下的自主决策能力。     

密集环境中无人机协同机动飞行运动规划方法综述

从单无人机机动飞行向多机协同扩展的通用规划框架出发,介绍了其中各模块相关研究的基本原理、代表性方法和前沿研究,主要包括用于环境障碍感知的实时导航地图构建、离散空间的路径规划、连续空间的轨迹规划、基于离散连续混合空间的规划、多航迹或轨迹的协同规划。综合无人机通用规划框架的关键技术,提出了无人机协同机动规划下一步需要重点研究的方向。     

运动补偿与UWB SAR中RD成像算法结合的实现方法

分析了机载合成孔径雷达(SAR)中载机运动误差对接收信号的影响,指出在运动补偿处理中可以将距离向误差分解为空不变项和空变项,在此基础上采用一阶和二阶运动补偿的方法来对两个误差项进行补偿.为了将测量的运动误差数据应用到高分辨率成像中,提出了一种与距离多普勒(RD)成像算法相结合的运动补偿方案.通过对仿真数据的测试,本文方法得到了验证.     

一种单站无源定位方法及其可观测性分析

利用非线性系统可观测性定理分析了径向加速度信息在目标运动分析(TMA)中的可观测性问题,得到径向加速度观测所能确定的目标状态参数及其需要满足的观测条件,从而证明一种联合径向加速度和角度信息的单站无源定位方法的可行性,并分析其可观测条件和可观测度。通过计算机仿真验证了讨论的结果。     

载荷分布对六自由度运动平台动力学性能的影响

用Newton-Euler方法,分析了运动平台的力矢和力矩,建立了统一的六自由度运动平台动力学方程。利用该方程研究了不同载荷分布时六自由度运动平台各液压缸的受力情况,并用Matlab进行了计算。结果表明,不同载荷分布时,某些液压缸的驱动力的最大值成倍增加,变化极为复杂,为六自由度运动平台的设计及控制提供了理论指导。     

基于预测命中点的机动目标最优制导方法

针对导弹攻击机动目标的情况,提出了一种基于"当前"统计模型的预测命中点方法。首先对目标进行实时机动检测,并预测了拦截时刻目标的位置。基于预测命中点的结果,推导得到导弹攻击机动目标最优制导方法的解析解。该方法无需提前假设目标机动模式,适用性好。在多个假想的攻击场景下对制导方法进行了仿真,仿真结果验证了该方法是有效的。     

载人登月软着陆制动段最优制导方法(英文)

提出一种解决软着陆制动段燃料最优制导以及闭环控制的方案.首先使用庞氏极大值原理将制动段燃料最优问题转化为一个初值问题,并使用遗传算法搜索求解;其次为了解决最优制导的闭环控制问题,将最优弹道作为标称弹道,使用RCS系统对轨道面内两个方向误差量进行解耦,分别使用极限环控制.仿真表明,所规划出的燃料最优弹道比阿波罗方案能节约159.7 kg的燃料,而闭环控制系统可以将初始1 000 m的位置误差和5 m/s的速度误差收敛到接近段入口误差要求以内,在闭环控制过程中,燃料消耗不大于87.75 kg,总体燃料消耗节约至少71.95 kg.