高超声速机动目标拦截多约束解析捕获区

为快速评估远程拦截末段有效作战态势，在拦截器视场和饱和加速度约束下，构建了机动形式方向任意且有界的高超声速目标拦截解析捕获区。为适配该类目标拦截场景，首先引入了渐近收敛的抗干扰末制导律以进行捕获区分析。其次通过构建复合李雅普诺夫函数，并将非线性规划技术用于不等式分析，最终推导了由修正的初始接近速度、初始视线法向相对速度和拦截器初始速度前置角三者的解析捕获条件构成的多约束捕获区以及制导增益允许取值范围。理论证明了在增益设置满足所给范围情况下，拦截器从该捕获区内任意初始状态点出发，均能有效拦截任意有界机动目标且保证制导加速度不超过允许上限以及视场约束全程满足，并满足终端脱靶量小于允许阈值且接近速度小于容许碰撞速度。对比仿真验证了所得结论的正确性，并分析了捕获区影响因素和变化规律，可为增大初始阵位可控裕度提供参考。     

考虑风切变影响的三维尾流模型风场实验

针对目前风力机尾流模型只能描述远尾流区域的尾流分布而忽略了近尾流区域的尾流特征的问题，基于双高斯函数，利用流量守恒定理并通过旋转修正推导了一个新的三维尾流模型。该尾流模型考虑了风切变的影响，并且能够描述近尾流区域以及远尾流区域的三维尾流分布特征。采用两台地基扫描激光雷达进行了风场实验，实验数据表明水平方向的近尾流分布类似于对称双高斯形、远尾流区域类似于对称高斯形，而垂直方向由于受到风切变的影响，在近尾流区域尾流分布类似非对称双高斯形、远尾流区域分布类似非对称高斯形。利用实测数据对三维尾流模型预测的水平剖面以及垂直剖面进行了对比验证，验证结果表明三维尾流模型的预测曲线和实验数据吻合良好，其平均相对误差大部分都在5%以内。新提出的三维尾流模型能够较好地预测风力机下游的整个尾流区域的空间分布，可为风电场的布局提供优化方案。     

星载高精度反射面模具型面补偿设计方法

为满足高通量卫星对反射面高精度型面和低成本要求，从碳纤维蜂窝夹层结构反射面在固化成型过程中的固化收缩变形角度出发，根据模具型面补偿原理，提出了反射面模具型面补偿设计方法，并基于六面体单元有限元模型和三维正交各项异性材料属性及三点边界约束方法进行了试验验证。试验结果表明，通过型面补偿后的铸铁模具加工得到的两米口径反射面型面精度达到0.096mm均方根（root mean square,RMS），为模具型面补偿和高精度反射面提供了参考。     

高速自然层流翼型高效气动稳健优化设计方法

先进高速高升力自然层流(NLF)翼型的设计已经成为提高新一代高空长航时(HALE)无人机(UAV)性能的重要手段。然而这类翼型表面极易出现分离泡和激波等，尤其对于马赫数、飞行攻角等状态波动气动特性非常敏感，这导致传统的层流翼型设计方法设计的外形在面向工程应用中出现稳健性差，难以被工程使用。气动稳健设计(RADO)方法虽然是一种有希望的解决途径，但它遭遇了巨大计算花费的难题。为了解决这些问题，通过对影响气动稳健优化设计效率的关键技术进行研究，发展了基于自适应前向-后向选择(AFBS)的稀疏多项式混沌重构方法，极大改善了不确定分析(UQ)和稳健优化效率。同时，也发展了考虑多参数不确定的高效气动稳健优化设计方法，有效解决了传统翼型设计方法难以满足高速高升力自然层流翼型设计要求兼顾高升力设计、自然层流设计以及超临界设计的难题。最后使用发展的方法成功设计了一类具有典型特点的跨空域稳健自然层流翼型。结果表明设计的翼型相对于经典的全球鹰无人机翼型气动性能全面提升，同时低阻范围更大，气动性能更加稳健，从而验证了稳健优化方法的有效性和相对于确定性设计的优势。     

拦截大气层内机动目标的深度强化学习制导律

针对大气层内高速机动目标的拦截问题，提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的深度强化学习制导律，它直接将交战状态信息映射为拦截弹的指令加速度，是一种端到端、无模型的制导策略。首先，将攻防双方的交战运动学模型描述为适用于深度强化学习算法的马尔科夫决策过程，之后通过合理地设计算法训练所需的交战场景、动作空间、状态空间和网络结构，并引入奖励函数整形和状态随机初始化，构建了完整的深度强化学习制导算法。仿真结果表明：与比例导引和增强比例导引两种方案相比，深度强化学习制导策略在脱靶量更小的同时能够降低对中制导精度的要求；具有良好的鲁棒性和泛化能力，并且计算负担较小,具备在弹载计算机上运行的条件。     

超声速飞行器近场声爆信号反演技术

超声速民机是新一代民机的重要发展方向，其独有的声爆现象是制约其在陆地上空进行超声速飞行的最关键因素。对超声速飞行器的气动外形进行反设计是声爆抑制的有效途径。基于等效面积分布开展反设计，需要远场感知声压级作为直接指导。为此，提出了逆向传播分别与本征正交分解（proper orthogonal decomposition, POD）及伴随方程结合，根据远场声爆信号反演近场声爆信号的方法。采用第二届声爆会议（SBPW）提供的LM1021标模算例，并从远场频域内声压级、响度级和感觉噪声级进行反演可信度评估。结果表明，对于给定的任意远场声爆信号，基于逆向传播结果进行POD反演及伴随方程反演，都可以得到较为准确的近场过压信号，且伴随方程反演方法具有更优的高频信号即局部激波信号反演能力，远场感知声压级更精准。反演结果相应的等效面积分布与参考值高度吻合，表明此方法能够为等效面积指导的低声爆气动优化设计提供基础。     

单滑块与飞轮协同姿态控制卫星运动分析

为了明确单滑块变质心卫星的控制机理,建立了包含单滑块与3个飞轮在内的7自由度卫星姿态动力学模型。在此基础上,分析讨论了其运动特性以及动力学系统的特点,采用最小二乘方法反向求解出滑块运动对卫星姿态的影响,为控制器根据姿态机动指令计算滑块需求运动距离,提供了一种工程上可行的方法。最后对比变质心机构与飞轮的协同控制与单独采用飞轮控制两种控制方案的效果,突出了变质心机构与飞轮协同控制的优越性。仿真结果表明:单滑块变质心卫星在卫星姿态机动过程中能快速响应。本文为单滑块变质心卫星的工程实践,提供了一些理论参考。     

拦截机动目标的信赖域策略优化制导算法

针对临近空间高超声速飞行器的高速性、机动性等特性，为提高制导算法针对不同初始状态、不同机动性目标的准确性、鲁棒性及智能性，提出一种基于信赖域策略优化（TRPO）算法的深度强化学习制导算法。基于TRPO算法的制导算法由2个策略（动作）网络、1个评价网络共同组成，将临近空间目标与拦截弹相对运动系统状态以端对端的方式直接映射为制导指令。在算法训练过程中合理选取连续动作空间、状态空间、并通过权衡能量消耗、相对距离等因素构建奖励函数加快其收敛速度，最终依据训练的智能体模型针对不同任务场景进行拦截测试。仿真结果表明：与传统比例导引律（PN）及改进比例导引律（IPN）相比，本文算法针对学习场景及未知场景均具有更小的脱靶量、更稳定的拦截效果、鲁棒性，并能够在多种配置计算机上广泛应用。     

雷达杂波高精度模拟技术研究

雷达杂波模拟是现代雷达系统研制中不可或缺的一部分。从实际工程应用为出发点，结合理论研究，深入探讨了雷达杂波建模与仿真、划分雷达散射单元以实现多散射点和数字正交调制等相关方法，提出了一种高实时性、高精度的雷达杂波模拟实现方案。该方案基于数字射频存储(DRFM)理论框架，对相关杂波信号模拟、仿真方法进行了技术验证，并使用Matlab平台实现了杂波实时模拟仿真，采用多级滤波器实现了杂波信号内插以提升信号采样频率；通过FIFO等延时模块控制基带信号延时量，将散射点数提高到64点，实现了对雷达散射单元的高精度划分。整体利用System Generator开发平台搭建实验模块，实现了多散射点模式下，杂波信号与基带信号的数字正交调制。该设计方案可为后续雷达模拟器的硬件研发提供必要的参考。     

机动发射弹道导弹集群诸元快速规划

针对机动发射条件下弹道导弹集群的飞行诸元快速规划问题，将神经网络预测与最小二乘优化相结合，提出了一种弹道导弹发射诸元快速规划方法。首先分析了弹道导弹助推段飞行策略并选取适当的发射诸元，以发落点信息为输入，设计双隐藏层诸元预测网络，通过弹道仿真获取弹道数据建立数据集完成网络训练，利用该网络可以得到发射诸元迭代初值。在此基础上，为了消除数据集中样本数据不平衡对发射诸元规划精度的影响，以落点射程、横程、高程偏差最小为指标函数，结合最小二乘优化方法进行迭代获得发射诸元精确解。最后在典型发射场景下，进行了弹道导弹集群机动快速发射仿真验证。结果表明，该方法相较于传统方法可显著提高计算速度与精度，且在给定的大范围机动条件下，能够满足弹道导弹集群对远距离、多目标的快速精确打击。