基于运载能力评估的固体运载火箭推力向量控制方案比较

从对运载能力影响角度开展固体运载火箭发动机推力向量控制系统比较分析研究。设计了三种采用不同发动机推力向量控制系统的多级固体运载火箭方案,将增广乘子法与共轭方向法相结合,对固体运载火箭上升段弹道进行了优化设计,给出运载能力评估结果。研究表明,起飞质量均为50 000kg,目标轨道均为300km太阳同步轨道时,采用栅格舵和侧喷流作为推力向量控制系统方案,比采用燃气舵和侧喷流作为推力向量控制系统方案,运载能力提高70kg,比各级固体发动机全部采用摆动喷管控制方案,运载能力提高115kg,为固体运载火箭总体方案论证提供理论依据。     

无人机系统自主控制技术研究现状与发展趋势

无人机系统是未来进行信息对抗、夺取信息优势、实施火力打击的重要手段。"自主性"是无人机系统区别于有人机最重要的技术特征,实现无人机系统的自主控制,提高其智能程度,是无人机系统的重要发展趋势。对无人机系统自主控制问题进行了阐述,首先分析了无人机系统自主控制技术的发展需求,然后介绍了自主控制的概念和自主等级的划分;分析了无人机系统自主控制技术的研究现状,提出了无人机系统自主控制的关键技术问题,主要包括体系结构、感知与认知、规划与控制、协同与交互等;最后对无人机系统自主控制技术的发展趋势进行了展望。     

履带式车辆半主动悬架的模糊神经网络控制

在1/2车体振动模型的基础上,引入了模糊神经网络控制器,模糊控制用来对付系统的非线性,神经网络用来辨识路面的变化情况,实时调节模糊控制器的量化因子,使模糊控制器对路面的变化具有自适应能力。仿真和台架实验结果表明,模糊控制器能有效地控制半主动悬架系统,半主动悬架在减少振动,提高乘坐舒适性方面优于传统的被动悬架。     

均匀试验设计在无人机关键参数设计中的应用

针对所采用CFD软件FLUENT对无人机的气动特性数值模拟,消耗大量时间这一问题,进行了试验设计,来减少试验次数。首先对各种常见的试验设计方法的优点局限性及试验次数进行了全面而详细的分析与总结,然后选取了均匀试验设计的方法来安排试验,实践了均匀试验设计在无人机关键参数设计中应用的案例,并通过曲线拟合建立了相应的模型,对均匀试验设计的可行性进行了验证。     

国外坦克装甲车辆主动防护系统

从陆军装甲主动防护系统的产生、发展和应用进行了阐述;对陆军装甲主动防护系统的国际通用分类、应用现状及发展现状进行了分类介绍;就国际几种典型的陆军装甲主动防护系统进行了详细介绍;最后就陆军装甲主动防护系统进行了发展和应用前景的分析。     

激波/湍流边界层干扰中的自适应控制技术

从激波/湍流边界层干扰机理以及流动控制的迫切需求入手,从自适应涡流发生器、自适应鼓包、自适应微射流以及自适应次流循环四个方面对激波/湍流边界层干扰中的自适应控制技术研究进展进行了总结。分析认为,结合AI技术发展自适应流动控制技术,加速控制方式智能化,可作为新一代高超声速飞行器宽速域飞行的重要技术手段。具体来说,就是通过调节外加激励对高超声速飞行器不同区域实现局部流动加/减速、气动热防护、气动控制等功能,根据流场参数建立控制反馈回路,自适应调整局部流场结构,以满足工程实际需求。     

高超声速飞行器俯冲机动最优制导方法

为解决高超声速飞行器俯冲段精确制导与机动突防问题,研究了机动突防最优制导方法。针对零化视线角速率降低突防性能的问题,在俯冲平面及转弯平面内分别设计了正弦形式的视线角参考运动,同时为进一步实现俯冲精确制导,以落速最大为性能指标利用最优控制对其进行跟踪,引入了伪控制量以简化最优制导问题的求解,最后分析了该方法的稳定性及制导性能。以CAV-H为例进行仿真分析,仿真结果表明该方法能够实现机动飞行,且能够高精度地满足终端落角及落点约束,可为高超声速飞行器俯冲段精确制导及机动突防提供参考。     

载体干扰磁场补偿方法

获得载体航行路径上各点地磁场的精确测量值是地磁匹配导航的前提,而载体上各种干扰磁场的存在会引起磁力仪输出的偏差,影响匹配的精度,因此必须对载体干扰磁场进行补偿。在分析载体干扰磁场特性的基础上,提出利用矢量测量值对地磁场总场值进行补偿的方法。该方法首先根据矢量磁力仪的测量模型得到关于载体磁场参数的非线性方程,然后采用非线性参数估计方法估计出精确的载体干扰磁场系数,最后再利用估计结果对测量值进行补偿。通过仿真对该方法的有效性进行研究,并设计了半实物实验对其实用性进行验证。结果表明采用本文提出的方法补偿后地磁场总场值的测量误差在20nT以内,而且该方法参数估计精度高,应用方便,可以有效地对导航载体干扰磁场进行补偿。     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.     

飞行操作任务的无人机模拟训练及系统设计

为了提高无人机模拟训练的逼真度和沉浸感.研究了无人机飞行操作训练的关键技术,以半实装的形式构建了模拟飞行训练系统的体系结构.通过对飞行操作训练关键技术的研究和飞行操作模拟训练系统的设计,可以对基层部队的无人机地面操控手高逼真模拟训练提供理论基础和系统支持.