神经网络最优闭环制导律设计

对于复杂的非线性导弹制导系统 ,很难求得其解析的最优制导律 ,只能求得开环的数字解 ,不能适用于具有时变不确定性的导弹制导系统。利用神经网络的学习和推广能力 ,对开环的数字最优制导律进行离线的学习 ,作为闭环的神经最优制导律在线应用。研究分别选择系统状态变量和视线角速率等不同的神经网络输入对制导系统性能的影响 ,以及各种制导律的鲁棒性问题 ,并采用模块化神经网络结构提高神经网络的学习和推广能力 ,仿真结果得到一些有益的结论。     

飞机拦阻系统的最优拦阻力设计

针对在飞机拦阻过程中飞机过载、拦停距离以及带拉力不能超过各自的指标要求这一多指标限定问题,提出了不同性能指标下最优拦阻力变化规律的确定方法,并通过仿真计算,给出了各种具体指标下最优拦阻力的求解样例.该项研究为整个飞机拦阻过程中较低且均匀变化的拦阻力设计提供了参考.     

高超声速飞行器滑行段最优弹道的间接算法

针对高超声速飞行器滑行段非线性程度高的特点,提出了逐步细分的参数法优化策略,采用序列二次规划(SQP)算法得到了问题的次优解.在此基础上,构建了原系统的等价系统,并给出了两个系统协态变量之间的关系,提出了沿次优弹道的分段打靶法,求解等价系统的两点边值问题(TPBVP) 后,经转化得到了原问题的最优解.优化结果表明,采用逐步细分的优化策略能克服优化算法对初值敏感的缺点,快速稳定地收敛到问题的解,沿次优弹道的分段打靶法更能适应非线性程度高的系统.     

飞机最短时间爬升轨迹的格点搜寻算法

以飞机在垂直平面的运动方程为基础,采用线性时间负荷控制的飞行模式,提出了求解飞机最短时间爬升轨迹的格点搜寻算法.该方法视飞机为一质点,以此为基础计算出每个相邻格点的时间间隔,最后用h×Ma格点数搜寻法求出飞机最短时间爬升的最优轨迹.数字仿真表明,在规定的爬升范围内用格点搜寻算法可以实现快速的时间响应,得到的最优轨迹能够准确地跟踪设定的性能指标.     

管壳式换热器的一种优化设计

换热器的结构优化涉及到多参数的耦合问题.区别于以往优化方法只是将换热器单个性能涉及因素作为目标函数,选取换热器性能涉及因素中的换热体积和换热过程压降损失为优化对象,以湿空气与水热交换作为具体工况条件,分析了管壳式换热器的传热和压降模型,得到了管壳式换热器设计的优化结果,找到了一种综合考虑换热器体积以及换热过程压降损失的换热器结构设计方法.与普通设计方法相比,该方法可以有效减小换热器体积与传热过程压降损失.     

基于特征模型的挠性航天器姿态快速机动研究

刚体卫星的大角度姿态机动可以用常规的四元数反馈控制,当挠性帆板的振动和中心刚体的耦合系数很大时,大角度快速机动后姿态的稳定度较差．结合特征建模理论,设计一种卫星大角度机动的黄金分割控制算法,对三轴带挠性帆板的航天器姿态机动进行仿真,仿真结果表明,机动完成后的控制精度比四元数反馈控制方法的精度高一个数量级以上。     

大攻角条件下的二维进气道型面优化设计

基于一维气体动力学,以进气道前体楔面楔角为优化设计参数,以总压恢复系数、流量系数最大及阻力系数最小为优化目标,对二维进气道外型面进行了优化设计,并综合考虑了大攻角条件下的位于背风面与迎风面上进气道面临的不同来流条件.在优化设计中,采用改进后的NSGA-Ⅱ遗传算法.在问题求解中,对NSGA-Ⅱ算法的交叉算子及优选策略进行了改进.优化结果表明.总压恢复系数与阻力系数的优化结果具有一致性,即二者可同时达到最优;第一级楔角的大小对流量系数的影响显著.对优化结果进行了数值模拟,数值模拟结果表明,文中设计的型面构型满足设计要求.该设计方法可用于二维进气道型面考虑攻角条件下的初步设计.     

稀疏拟谱最优控制法求解Goddard火箭问题

提出了一种新的基于直接转化法的求解基于常微分方程(ODE)和微分代数方程(DAE)的最优控制问题的数值方法.该方法通过Legendre-Gauss拟谱法同时离散化状态变量和控制变量,把最优控制问题转化为一个非线性规划问题,并利用改进的多相处理方法避免优化无控段,同时基于稀疏矩阵探索其一阶导数信息.数值结果表明,与传统的直接转换法相比,该方法是一种通用高效的精度较高的ODE/DAE最优控制直接数值求解法.最后,从工程观点出发,应用该方法成功求解了终端自由有路径约束的奇异最优控制问题Goddard火箭问题.     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

用于识别两颗故障卫星的RAIM算法

提出了一种可以识别两颗故障卫星的接收机自主完好性监测算法.将最优奇偶矢量法应用于两颗故障卫星识别,指出由于故障偏差可能会抵消而使得正确识别率较低.对最优奇偶矢量法进行了改进,利用对单颗卫星故障敏感的最优奇偶矢量对所有可能的两颗故障卫星组合分别构造两个新的奇偶矢量,用于两颗故障卫星的检测和识别.计算机仿真结果显示,改进后的算法与直接利用最优奇偶矢量法相比,可以显著提高两颗故障卫星正确识别率,识别率可超过90%.同时,改进算法的奇偶矢量构造方法简单,计算量将减少90%以上,更有利于工程实现.