带末端机动的导弹再入段拦截问题研究

针对带末端具机动的导弹再入段特点,运用空气动力学理论探索导弹再入段拦截问题.首先通过分析,得到来袭导弹弹道轨迹.其次,根据来袭导弹的不同特点,分别设计了含滑动平均的比例导引律迭代算法和变比例导引律迭代算法,得到了在不同算法下的拦截仿真模型.使用Matlab进行模拟仿真研究,与传统比例算法下的拦截效果相比较,该算法不仅在末端不机动条件下,而且在末端带机动甚至复杂机动时,能够更精确地拦截目标,较好地满足了防御作战中的导弹拦截需求.     

助推滑翔飞行器复合控制系统线性化小偏差运动方程推导与控制系统设计

助推滑翔技术是制导武器实现增加射程、提高机动突防能力的关键技术之一,对飞行器姿态控制有较高的要求,需要设计复合控制方式的姿态控制系统.针对采用空气舵与燃气舵联动控制的飞行器,建立了动力学模型,详细推导了完整的三通道线性化小偏差运动方程,结合典型弹道数据给出了动力系数图像,分析了助推滑翔弹道各飞行段中飞行器的稳定性,在此基础上选取再入段低空飞行特征点进行了姿控系统设计,仿真结果验证了线性化小偏差运动方程的正确性和控制系统的有效性,为进行此类飞行器的稳定性分析与姿态控制系统设计提供了有益的参考.     

一种变结构导引律及其在垂直命中制导中的应用

基于变结构控制理论 ,提出了一种垂直命中目标的导引律。该导引律在引入理想的视线角基础上 ,所设计的切换函数不仅保证脱靶量为零 ,而且能同时达到垂直命中目标的目的。数字仿真表明 ,该导引律与最优垂直命中导引律相比 ,不仅适用范围广 ,而且具有良好的鲁棒性能。     

HLA联邦的桥接扩展和影响时空一致性的实例分析

随着计算机技术和仿真应用的发展 ,越来越需要组建大规模分布仿真系统 ,HLA框架的定义和应用为此提供了很好的契机。使用桥接技术把不同的联邦连接起来是构建大规模联邦的有效方法 ,其中桥接邦元更适合于不同RTI的异地连接。桥接HLA联邦会带来影响系统时空一致性和性能的新问题 ,时间推进和所有权转移是两个有代表性的例子 ,需要重点解决     

日光温室葡萄连续丰产性的研究

随着农业产业结构调整工作的不断深入,葡萄设施栽培作为一个高效项目迅速发展,到2000年初,全国葡萄设施栽培面积已达11.25万亩,但由于日光温室的生长条件与露地栽培条件截然不同,常常造成葡萄在日光温室内不能连续丰产,一般栽后第二年丰产性很好,而下一年开始结果枝率明显下降,表现是升温越早,下年果实越小,有些品种不能满足生产要求的产量,不少地区利用一年一裁制来解决这个问题,但苗木投资大,管理费工。为此,我们通过以下试验,力求找出解决办法.1 试验材料与方法1.1 试验材料 试验地点:在沈阳农业大学园艺系葡萄试验园的日光温室内。温室长75米,宽8米,脊高3米,定植沟垂直后墙,沟内定植双行,沟距（大行距）3米,沟     

小子样条件下弹头落点CEP计算方法

针对目前武器射击试验中弹头落点子样小 ,评估其CEP难的特点 ,提出一种简明实用的计算方法 ,由仿真计算表明 ,它比GJB5 2 6A— 98的点估计较优 ,此方法可在工程上予以应用     

传递矩阵法在连续系统中的作用

在分析离散系统振动时,传递矩阵法是一种重要的方法。将传递矩阵法应用到具有分布质量的连续系统中,给出了具有Rayleigh阻尼形式的梁在随机激励作用下响应分析。     

电流变液体汽车减振器的阻尼计算

针对汽车减振器中电流变液体阻尼的计算问题,利用同心间隙流动阻力精确解推导了汽车减振器的阻尼计算公式,结合减振器阻尼与电场强度之间的关系,给出了电流变液体减振器间隙两端压差和阻尼计算方法,并对影响阻尼的主要因素作了分析。经实验验证,计算结果与实测结果吻合。     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.