某型飞行器气动参数辨识与弹道仿真

以某型飞行器为例,运用气动参数建模分析的手段,建立典型空气动力学模型。将传统的模型辨识方法与现代计算机技术相结合,对气动力辨识输入参数进行了分析,采用迭代算法得出辨识参数,并对观测量和物理几何参数误差影响辨识精度进行了分析,选用某型飞行器现有试验测量数据作为输入量,进行气动参数辨识,将辨识得到的气动参数进行了仿真验证。利用辨识得到的气动参数仿真计算的弹道与试验结果吻合度较高,说明气动参数辨识可行。     

月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型参数辨识方法

为使月球巡视器太阳电池阵电性能仿真模型更精确地模拟真实在轨太阳电池阵硬件系统的工作状态,提出对仿真模型进行参数辨识的方法。给出了太阳电池阵电性能仿真模型,分析其输入、输出与初始化参数,说明了利用遗传算法和遥测数据开展参数辨识的可行性。提出仿真模型参数辨识方法的总体思路,即将遥测数据作为激励源,再采用遗传算法开展参数辨识。利用某一时段的遥测数据对仿真模型参数进行辨识,并用其他时段的遥测数据对辨识结果进行验证。结果表明:辨识后的仿真模型输出与对应遥测值的接近程度更高,仿真模型的输出偏差可减小约50%。文章提出的仿真模型参数辨识方法,可使仿真模型在月球巡视器在轨期间的任务规划验证和伴飞任务中提供精准预报。     

基于无迹卡尔曼滤波的巡飞弹气动参数在线辨识方法

为降低巡飞弹的研制成本和缩短研制周期,采用气动参数辨识来获取巡飞弹的气动参数。目前,在线气动参数辨识方法主要为扩展卡尔曼滤波,然而该方法存在计算量大,精度低,部分复杂非线性系统难以求取系统的Jacobian矩阵和Hessian矩阵的问题。因此本文采用无迹卡尔曼滤波算法实现在线参数辨识,并通过对巡飞弹纵向气动参数辨识,验证无迹卡尔曼滤波参数辨识精度优于扩展卡尔曼滤波。     

基于递推差分进化算法的空间机器人参数辨识

针对空间机器人抓取未知目标时的特性参数以及关节摩擦系数的辨识和在线修正问题,提出一种基于递推差分进化算法的实时参数辨识方法。首先采用静态连续摩擦模型描述机器人的关节摩擦特性,并建立两关节空间机器人的非线性动力学模型,然后基于差分进化算法和递推最大似然估计法推导出递推差分进化算法,并用于空间机器人的参数辨识,最后仿真校验了该辨识方法的有效性。仿真结果表明,该算法的辨识精度优于遗传算法和最小二乘法,辨识速度较快,能满足遥操作的要求,且对于动态信息有较好的跟随性。     

基于BP神经网络的飞行器参数辨识与自适应控制

针对跨域空间飞行器气动参数非线性严重和具有大不确定性等特点,提出一种基于BP神经网络的飞行器离线参数辨识与在线自适应控制的方法.首先,临近空间飞行器进行风洞试验吹风得到的气动参数是典型的输入输出非线性系统,运用BP神经网络算法进行离线训练建立气动数据的辨识模型;其次,根据气动数据的辨识模型计算实时舵效变化参数,飞行器控制的增益根据舵效变化完成在线自适应调节,实现飞行器的自适应姿态控制;最后,进行数学仿真验证,结果表明,将BP神经网络应用于飞行器姿态控制中,能够实现控制参数的自适应调整,说明BP神经网络具有优良的逼近性能,最终提升了飞行器姿态控制系统的性能,提高了智能化设计水平.     

导弹气动参数辨识与优化输入设计

导弹气动参数的可辨识性和辨识准度很大程度上取决于控制输入设计。首先阐述了导弹气动参数辨识的最大似然方法,在此基础上发展了一种控制输入的优化设计方法,目标函数取为参数估计的不确定椭球体积,最优解搜索采用粒子群优化算法。最后,给出一个样例导弹的优化输入设计和飞行试验气动参数辨识结果。计算分析结果表明,所发展的优化输入设计方法是有效的,辨识获得的气动参数可信度较高。     

遗传算法在大型降落伞气动力参数辨识中的应用

针对大型降落伞气动力参数辨识中观测值难以获取的特点,提出利用遗传算法和少量 观测信息对降落伞全张满后运动形式稳定时气动参数进行辨识的方法并建立了相关模型。仿 真结果表明,遗传算法适合此类问题的求解且精度较高。还针对某型号飞船降落伞回收 系统的大型环帆伞进行气动力辨识,利用辨识参数值计算的观测值和录像分析的结果基本吻 合,表明本文提出的研究方法可应用于实际工程问题。
     

飞行器气动参数智能在线辨识技术研究

气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。     

跨声速气动参数在线辨识方法研究

以增广扩展卡尔曼滤波作为在线辨识工具,对再入体跨声速区的气动参数在线辨识方法展开研究.系统分析了增广扩展卡尔曼滤波对状态和参数联合辨识效果,发现缓变气动参数辨识效果良好,但气动参数变化剧烈时辨识结果有较大偏差,为克服这一缺点,将强跟踪思想引入到一般的增广扩展卡尔曼滤波器中.通过仿真表明,强跟踪增广扩展卡尔曼滤波器可以有效克服一般增广扩展卡尔曼滤波在参数变化较大时估计误差较大的缺点.     

超低轨卫星气动参数及转动惯量在轨实时辨识

给出了超低轨卫星气动参数和转动惯量的在轨实时辨识方法。针对超低轨卫星所处的稀薄流环境,建立了镜面-漫反射模型稀薄流散射系数的傅里叶级数模型。根据卫星姿态动力学与运动学方程推导了傅里叶级数模型中各气动参数以及卫星转动惯量的线性观测模型。以采用气动主动控制方式的近地圆轨道纳星为仿真对象,用递推最小二乘法进行在轨实时辨识,辨识结果与设定值一致。方法对卫星在轨实时控制时需获取高精度的气动力矩和卫星真实转动惯量有重要的意义。     

机动再入飞行器自适应飞行控制系统设计

研究机动再入飞行器的制导控制问题。为了解决机动再入飞行器气动系数变化范围大、气动耦合严重和气动参数非线性过零常值大等恶劣条件下的控制，并且能充分利用飞行器可测量信息提高系统自适应能力，本文提出了状态方程参数辨识－－极点配置－－前馈补偿自适应控制的飞行控制系统的设计方法。通过对新型号再入飞行器的制导系统仿真，可以看出该控制系统使其有很好的飞行性能。     

基于混沌优化自适应遗传算法的数据关联求解

通过判断目标量测值和运动状态之间的最优对应关系,将数据关联问题描述为一类约束组合优化问题,采用混沌优化自适应遗传算法来求解数据关联问题,仿真结果表明,这种算法具有很高的关联成功率;此外,分别采用自适应遗传算法、混沌优化算法以及混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题,结果表明,混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题的最优率明显高于其他2种方法,且其收敛速度也明显快于单独使用自适应遗传算法或混沌优化算法。     

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了MATLAB语言环境下的现代优化算法，包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法，并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在MATLAB环境下，求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具体有两个冲突目标（最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率）的多目标优化问题。实际算例表明，在快速有效的气动力分析方法辅助之下，本文所发展的MATLAB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对MATLAB优化工具箱的一个有益的扩展。     

基于混合遗传算法的火箭姿态控制设计方法

针对火箭控制系统姿态网络设计,提出了一种采用遗传算法和模拟退火算法混合的算法进行姿态网络自动设计的方法。该算法实现了已知校正网络幅频特性曲线的幅频向量,通过系统辨识和寻优搜索,可以计算出该网络的传递函数。本文对该算法进行了试验验证,证明该方法可行并优于单纯的模拟退火算法和遗传算法。     

基于遗传算法的加速度控制PID参数自整定研究

详细介绍了加速度试验系统加速度PID参数自整定方法。首先利用过程辨识将控制系统数学模型近似为二阶振荡环节形式,得到传递函数表达式,然后利用遗传算法进行PID参数整定,使整定精确度和效率得到很大提高。     

复合材料层合结构优化设计的遗传算法

为提高复合材料层合结构优化设计中遗传算法(GA)的可靠性和计算效率，提出了一些改进措施．如自适应杂交、自适应突变、多重动态优选和冒泡等遗传算子。它们不仅可避免算法收敛于局部最优解，而且能防止优良基因结构遭到破坏，从而显著提高遗传算法的可靠性和收敛速度。计算应用的结果表明，改进后的遗传算法有较高的计算效率和可靠性。     

固液火箭发动机在远程空空导弹中的应用

为提高远程空空导弹性能,基于不死鸟导弹及其原有固体发动机的基本性能,开展了固液火箭发动机作为动力系统的远程空空导弹方案设计,通过固液火箭发动机的多次启动提高导弹飞行性能。采用多岛遗传算法,设计优化得到了替代不死鸟原固体火箭发动机的固液火箭发动机方案,对发动机总体进行参数化仿真,得到导弹模型,并对导弹进行了气动估算和飞行仿真与分析。结果表明:固液火箭发动机可以显著提升远程空空导弹的射程和速度特性,具有良好的发展前景。