基于动力学模型的积分滤波机动检测方法

给出了一种基于动力学模型的积分滤波机动检测方法，通过滤波时对机动时间、机动强度和滤波残差的实时统计，可以准确识别目标的机动状态，并自适应调整滤波参数，保证滤波的精度。对野值具有很强的抑制能力，能够在很大程度上减小虚警的概率。该方法适合靶场对高机动弹道的机动检测。     

机动飞行目标的数学模型与仿真算法研究

描述系统运动的状态方程所含的状态理越多,其数学模型就越准确,但其数字仿真时的算法实现也越困难。困此,采用“当前”统计模型建立机动飞行目标的空间运动方程,并结合桥函数级数理论求解,实现了对机动飞行目标稳定、准确、实时地仿真计算。以典型机动目标为例,进行了数字仿真,通过对各主要状态量的计算结果分析,验证了该方法的有效性。     

基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的飞行训练评估

针对战斗机飞行训练中的评估问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的评估方法。首先,分析了训练过程中典型飞行参数与机动动作的因果关系,根据专家经验与先验知识构建基于动态贝叶斯网络的机动动作识别模型,推理得到战斗机机动动作识别结果。然后,建立战斗机飞行训练评估指标体系,根据战斗机机动识别结果选择飞行训练评估指标,并采用综合赋权法确定了指标权重。最后,建立灰度模糊评估矩阵,结合飞行训练过程中各评估指标的飞行数据得到评估结果。实验结果表明该评估方法能够根据飞行过程中的参数信息进行机动动作识别及飞行训练评估,提高了飞行训练评估的效率。     

基于喘振裕度估计模型的发动机高稳定性控制

为解决超机动飞行中发动机喘振裕度不可测量的难题,提出一种发动机喘振裕度的建模方法.喘振裕度的模型分为常规飞行时的无畸变模型与超机动飞行时的损失量模型两部分.无畸变模型是基于喘振裕度特征选择算法筛选最优模型输入,以非线性拟合方法建模实现;损失量模型则基于在线攻角预测模型实时评估发动机进口畸变度,进而计算获得.而后利用上述估计模型对发动机的稳定性进行实时预测,在不改变发动机原控制回路的基础上,对涡轮落压比控制指令进行喘振损失补偿,实现高稳定性控制.最后,通过大攻角机动飞行的数字仿真,验证了上述方案可以准确控制发动机喘振裕度在11%~13%,保证了发动机工作的稳定性和高效性.      

UCAV最优筋斗机动实时指令生成设计

提出了基于时间最短的无人作战飞机(UCAV)筋斗机动动作实时轨迹生成方法。利用机载计算机预先装订的UCAV气动及三自由度飞机模型,实时生成具有迎角及法向过载保护的最优轨迹指令,同时采用经典控制方法进一步缩小跟踪误差,最终实现了UCAV所需的筋斗机动。仿真结果表明,该方法具有实时性强、生成轨迹易于跟踪控制、可有效保证飞行安全等优点。     

无人机空战仿真中基于机动动作库的决策模型

根据无人机空战仿真需要和专家系统原理,建立了一套基于机动动作库的快速响应自主空战机动决策系统模型;根据第三代战斗机空战中典型的机动动作,建立了相应的专家数据库;通过对驾驶员经验的分析,建立了专家知识库,并将整套决策模型应用于空战仿真中.仿真结果表明,应用该模型建立的空战仿真系统,可以使无人机根据实时战场环境,实现快速自主决策空战模拟飞行.     

无人机栖落机动建模与轨迹优化

对固定翼无人飞行器栖落机动的纵向运动进行了气动特性建模与轨迹优化设计。通过运动捕捉系统测量获得试验滑翔机实时飞行数据,并结合统计学原理和平板气动理论建立了气动模型和动力学模型。针对所建立的模型采用GPOPS优化工具箱设计了栖落机动标称轨迹。优化结果表明,不同初始速度条件下执行栖落机动的空间需求不同,但最终都可以实现以相同的栖落速度落到同一位置。     

交互作用的双自适应模型估计器

 通过对目标的不确定机动分析和对不确定机动的模式分类(非机动、临界机动、弱机动、强机动),建立了一种新的目标状态自适应估计器——交互作用的双自适应模型估计器。它通过具有机动识别特性的二阶自适应模型和具有机动水平特性的三阶自适应模型,以及它们之间交互作用自适应组合方式的结合,达到了跟踪估计目标各种运动的“全面”自适应能力。应用新估计器对目标的5种基本运动进行了Monto-carlo仿真。仿真表明,它具有所期望的良好性能。     

对机动目标最优拦截轨迹区域性转化的实现

本文给出一种遗传算法，可用于实现对机动目标状态群的实时估计，进而给出对机动目标拦截的全局性最优问题向拦截的区域性最优问题的转化方法。     

机动转弯条件下转子有限元建模方法

为了使机动转弯条件下转子动力学模型更加精确,考虑梁单元的转动惯量和剪切变形,对有限元Timoshenko梁模型的相关理论进行推导;考虑到机动转弯载荷对转子响应的影响,对机动转弯条件下梁单元、刚性圆盘单元的机动载荷向量和重力载荷向量进行推导。利用以上推导结果建立了1套机动转弯条件下转子有限元的建模方法,利用该方法建立的模型进行机动转弯过程中含弹性支承双盘转子的振动响应计算,结果表明:机动转弯产生的附加载荷会使转子模型产生一定的静位移。     

基于机动动作库的实时轨迹生成与仿真研究

论述了基于机动动作库的实时轨迹生成方法,根据环境和任务要求进行在线决策,选取机动动作库中合适的机动动作,最终实时生成无人机所需要的机动轨迹。仿真结果表明,这种方法具有实时性强、生成轨迹易于跟踪控制等优点。     

基于辅助进气门的进气道/发动机一体化稳定性控制研究

为了实现发动机在大机动飞行时高品质稳定运行,提出了一种基于辅助进气门调节的进气道/发动机一体化稳定性控制方法。基于进气道CFD模型,通过飞行条件和辅助进气门开度计算出口性能参数,考虑总压畸变对风扇特性的影响,建立了进气道实时模型和总压畸变模型,并将其与发动机部件级模型匹配,建立进/发一体化模型。为了直接控制发动机安全裕度,选取发动机部分可测参数作为输入,通过非线性拟合方法建立风扇喘振裕度实时估计模型,相比于直接压比控制可以充分发挥发动机的潜能。进/发一体化控制是通过调节辅助进气门开度,控制进气道出口总压恢复系数,以满足发动机进口截面需求,并基于H∞鲁棒控制实现对发动机的转速和安全裕度的控制。仿真结果表明,所提出的方法可以实现发动机在大机动飞行过程中安全稳定工作,推力损失不超过2%。     

自主机动条件下的实时定轨方法

中继卫星在跟踪自主机动用户目标时,由于机动轨道未知,需要利用中继卫星下传的星载GNSS(Global Navigations Satellite System,全球导航卫星系统)数据进行实时轨道确定与预报,为中继卫星跟踪提供实时的引导信息,以方便中继卫星快速捕获目标和连续稳定跟踪。针对该类用户目标的任务需求,讨论了基于星载GNSS数据自主机动条件下的实时定轨方法,建立了连续推力机动力学模型。以某一型号卫星的实测数据进行分析验证,并对轨道机动进行辨识,计算的机动加速度和机动时间与试验单位提供的结果一致。针对卫星不同机动情况,5min的观测数据定轨预报10min的弧段,最大位置误差小于8km,可以为中继卫星快速捕获提供高精度的引导信息。     

基于多传感器的机动目标跟踪与融合技术综述

在分析了目标跟踪技术的重要地位之后，对目标跟踪要素进行了简要介绍。同时，描述了机动目标建模、滤波算法、航迹管理、传感器管理以及目标身份识别技术常用的方法，试图对基于多传感器的机动目标跟踪和识别算法构建一个轮廓和框架。     

天基对地打击武器空间机动过程分析

天基对地打击武器是一种新的战略威慑力量,与地基发射的武器相比具有自己独特的优势。首先通过对天基武器作战过程的分析,得出在轨机动是实现天基快速对地打击的关键的结论;而后建立了天基平台的轨道面机动与相位机动的数学模型。在上述研究的基础上,通过数学仿真分析了轨道机动对打击时间的影响,得到了一些有用的基本结论。     

飞行器航路转弯机动测风方法

传统测风方法基于空速管等测风设备实现精确的实时测风。考虑降低成本,有些飞行器上没有安装空速管等测风设备。针对这种情况,文章提出一种通过航路转弯机动飞行实现测风的方法,即假设大气风场短时间内不变,基于速度三角形原理在转弯前、后的2个航路上分别构建2个方程,通过联解2个方程得到大气风场信息。采用蒙特–卡洛法进行仿真,结果表明该方法简单有效、具有较高精度,为大气风场实时测量提供了一条新的思路。     

前后缘机动襟翼数值计算研究

通过对前缘机动襟翼、后缘机动襟翼以及前后缘襟翼配合使用的状态作计算分析和比较，研究了机动襟翼在高亚音速段对构型气动特性的改善作用，为大后掠角、小展弦比机翼加装机动襟翼的改进设计提供了数值计算依据。     

遗传模拟退火算法在机动逃逸策略中的应用

针对垂直平面内的机动逃逸策略问题,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合的方法———遗传模拟退火算法,能够实现逃逸者的机动逃逸策略,解决了在大状态空间中的全局最优搜索和评价问题,为处理复杂的决策过程提供了一套有效的途径。通过仿真结果表明,基于遗传模拟退火算法的机动策略能够有效地实现逃逸者的机动逃逸。     

民用飞机校验机动仿真研究

校验机动是民用飞机纵向俯仰机动中的一种,它是机翼、平尾等部件的载荷严重情况之一。对于校验机动的分析国内国际上的主流是采用机动仿真法。美国的FAR和欧洲的CS适航条款对校验机动有着不同的要求,FAR指定了俯仰角加速的要求,没有指定俯仰操纵器件的输入;而CS则指定了俯仰操纵器件的输入,对俯仰角加速度没有要求。以往国内校验机动一直以FAR条款为设计基础,对于CS条款的研究和分析不多,以欧洲CS条款为基础,对校验机动的仿真分析进行了研究。     

基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法

基于能量优化的无人机机动能够使无人机在不失去决定性位置优势的情况下获取相对于对手的能量优势，足够的能量优势可转换为有效的位置优势，有利于无人机在空战中随时改出当前机动并投入下一机动动作，对于无人机获取空战胜利至关重要。开展了基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法研究，通过在无人机机动飞行包线内设计合适的机动指令，使得无人机能量性能指标最优。以上升转弯机动为例进行了机动轨迹生成的详细设计，并与常规上升转弯机动轨迹生成结果进行对比，仿真结果显示所设计的机动动作完成时间缩短了28.6%~83.8%，总能量变化减少了64.7%~70.1%，实现了无人机机动飞行的能量优化。