利用径向力平衡飞行控制的航天器高精度轨道捕获方法

为实现对探测器轨道形状与高度的精准调整,提出一种径向力平衡飞行的航天器连续推力控制新方法。建立连续推力平衡飞行的动力学极坐标模型,并推导出特殊条件下的解析轨道解,进一步分析边值条件,给出连续推力的控制律。利用这一平衡飞行控制理论,构建轨道捕获的最优控制策略。考虑推力器的推力水平,通过一次或多次的控制过程,实现对轨道形状、轨道高度及轨道相位的综合调整。数值仿真表明:利用平衡飞行的轨道控制方法,配置微小推力器的空间引力波探测器可以实现高精度的轨道捕获;该方法具有控制过程可解析、计算量小、简便、实用等特点。     

一种快速解算火箭助飞鱼雷关机点方法

为解决火箭助飞鱼雷射程与关机点计算速度问题,运用Chebyshev正交多项式拟合曲线,提出了一种基于时间或能量关机的计算方法.可根据不同的射程快速解算助飞雷关机点,达到实时控制助飞雷射程的目的,与现有方法相比,计算简洁、迅速.最后给出了关机方法软件的仿真流程,并将该软件应用于某助飞雷仿真系统,论证了该方法的可行性.     

基于飞行时间的弹道导弹火力控制

为了达到最佳射击效果,弹道导弹突击目标时经常需要多枚导弹同时击中目标,因此根据飞行时间确定发射时间则成为弹道导弹火力控制问题的重要内容。以具体导弹为例,采用仿真的方法分析了影响飞行时间的内在原因,得出了明确的结论,使导弹部队能够根据飞行时间确定发射时间,从而合理地进行火力控制,提高毁伤效果和震慑力。     

快速的平行码临界路径跟踪故障模拟

针对平行码临界路径跟踪故障模拟中最费时间的扇出源故障模拟,提出了若干加速技术。通过对电路结构进行的独立扇出分支、扇出源分类及扇出源的最终汇聚门等静态分析,结合对停止线及停止扇出源、测试码标记向量以及扇出源临界性确定前的预处理等动态计算,使得扇出源故障模拟区域及需要故障模拟的扇出源数目大大减少,极大地缩短了整个故障模拟时间。实验结果表明,平行码临界路径跟踪故障模拟算法,对少量和大批的随机码都非常有效,并且随着电路规模增加,其有效性更加明显。     

GAP准则在驾驶员诱发振荡预测中的应用

随着高增益、全权限电传飞行控制系统在大型运输机和先进战斗机上的广泛应用,非线性驾驶员诱发震荡现象不断增加,已造成多起事故,严重影响飞行安全,运用GAP准则对驾驶员诱发振荡现象预测。需要建立舵机速率限制正弦输入/三角输出描述函数模型和尼尔-史密斯驾驶员模型,运用描述函数法研究P IO的产生机理,介绍GAP准则的一般计算方法,最后运用GAP准则对某型飞机展开研究并进行仿真验证。结果表明:GAP准则物理计算高效、结果直观、意义明晰,可以有效预测P IO的发生。研究结果能为飞机飞行控制系统的设计提供重要的理论依据。     

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。     

无人机的协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (U AV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛等问题 ,采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

飞行模拟器火控仿真系统

介绍了一种适用于飞机飞行模拟器的火控仿真系统的功能与组成 ,并对瞄准具的改装、火控数学模型的建立、攻击效果评估、火控仿真与模拟器各系统的配合等主要技术问题及处理方法进行了讨论。     

机翼不对称损伤飞机在大侧滑角下的操稳特性研究

对某小型电动无人机(以下简称SEPUAV)在其左翼破损40%面积矩下的操稳特性进行详细分析。首先在此损伤下典型大侧滑角定常工作点附近进行特殊的小扰动线性化,然后进行特征根和飞行运动模态的分析;其次对此特殊构型SEPUAV进行操稳特性、时频响应特性进行分析。分析结果表明:左翼破损40%面积矩SEPUAV出现特有运动模态并影响全部纵侧向运动状态的响应;部分传递函数出现较多非最小相位零点从而导致初始响应发生反向;部分通道的Bode图中出现多个波峰波谷并有相角提前等现象。分析结果对后续容损飞行控制器的设计起到铺垫的作用。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。