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71.
高超声速滑翔式飞行器再入轨迹多目标多约束优化   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
轨迹优化是高超声速滑翔式飞行器关键技术之一.为避免间接法求解轨迹优化问题时对初值敏感以及伪谱法求解轨迹优化问题中难以处理航路点和禁飞区等问题,提出采用基于Akima插值多项式的直接法求解高超声速滑翔式飞行器再入轨迹优化问题.以驻点热流密度最小和到达目标点时间最小为优化目标,考虑了终端约束、航路点约束、禁飞区约束、动压约束、过载约束等约束条件.仿真结果表明:采用的插值方法可以减少插值过程中的控制变量越界问题;得到的Pareto前沿具有良好的分布性,在初步设计时能够给设计者较大的选择余地;和文献中的单目标优化结果相比,本文所采用的算法也具有较好的寻优能力.  相似文献   
72.
美研反潜新武器—高空滑翔鱼雷   总被引:1,自引:0,他引:1  
在反潜作战中,航空反潜平台(包括反潜直升机、固定翼反潜机)机动速度快,搜索效率高,是潜艇的“天敌”。长期以来,航空平台对潜艇具有“不对称”的优势。反潜机、直升机可以毫无顾忌地对潜艇进行搜索、跟踪直至攻击,而潜艇却缺少相应的反击手段,只能通过紧急下潜或机动规避等手段来被动防御。  相似文献   
73.
可控翼伞系统的滑翔与稳定性分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
可控翼伞系统在飞行器回收领域有广阔的应用前景。本文就可控翼伞系统建立了六自由度数学模型,并用该模型对40m~2可控翼伞系统的滑翔和稳定性进行了仿真计算和分析,研究结果对可控翼伞系统设计和实验有一定参考价值。  相似文献   
74.
75.
为探索高空远程滑翔UUV空气动力学基本特性,针对高空远程滑翔UUV详细设计了风洞试验模型,并通过试验分析了攻角和导流罩对高空远程滑翔UUV亚音速滑翔时升阻特性的影响,得到了高空远程滑翔UUV升阻特性的基本规律,为高空远程滑翔UUV总体、气动的进一步设计提供了依据.  相似文献   
76.
助推段反TBM装备发展构想   总被引:1,自引:0,他引:1  
王宏  张琳  王君  张国礼  刘晨 《现代防御技术》2012,40(4):21-22,24,26,66
根据战术弹道导弹射程与助推段发动机关机高度和关机点距发射点斜距的关系,比较了2种周边国家和地区的战术弹道导弹助推段发动机关机数据,通过设想的反导武器,分析了对这2种战术弹道导弹拦截的可行性,结合可行性分析结果,提出助推段预警、指控、拦截等反导装备的发展构想。  相似文献   
77.
阐明高超声速飞行器滑翔制导的基本问题,分析滑翔制导过程面临的复杂多约束、机动任务要求、参数扰动等研究难点;分别就国内外标准轨迹制导方法和预测-校正制导方法相关研究现状展开综述,指出了这两类方法中存在的问题。在此基础上,提出高超声速飞行器滑翔制导研究中亟待解决的关键问题,并指出未来滑翔制导方法的研究热点。  相似文献   
78.
高空远程滑翔UUV技术是一种集高空滑翔与水下航行于一体的综合技术研究,减速段弹道是高空远程滑翔UUV弹道流程中的重要部分.通过建立高空滑翔UUV的六自由度数学模型,在Matlab/Simulink环境下对减速段弹道进行了运动仿真与分析.采用火箭反推减速方案对UUV进行减速,根据UUV入水条件要求设置初始条件,仿真结果显示UUV能满足入水条件要求,证明了此方案的可行性.并对影响减速段弹道的因素:反推力的大小、反推力作用时间、反推火箭安装位置进行了仿真与分析,对以后的进一步研究具有指导意义.  相似文献   
79.
无人机风梯度滑翔过程中能量变化   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
风梯度滑翔是一种能够使飞行器从飞行环境中获取能量的飞行方式。在已建立的飞行器动力学模型的基础上,分析了无人机在已知的梯度风场中一个滑翔周期内的能量变化过程。采取分段解析的方法,将一个风梯度滑翔周期分为4个阶段进行分析,即逆风爬升、高空转弯、顺风下滑和低空转弯,其中高空转弯为整个滑翔周期内的关键阶段。采用三维空间路径结合二维平面投影的计算方法,详细分析了无人机在高空转弯过程中的运动方程和能量转化方程,同时分析了影响飞行器从梯度风场中获取能量以及梯度风场中由于空气阻力导致飞行器能量损失的相关参数,为无人机最大程度地从梯度风场中获取能量,同时减少自身能源损耗提供了理论指导,并且根据理论建模进行了仿真分析,得出了逆风爬升和高空转弯的初期是获取能量主要阶段的结论,对指导无动力滑翔有很大的意义。  相似文献   
80.
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。  相似文献   
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