某型无人机发射段飞行轨迹研究

用火箭助推起飞是广泛应用的无人机起飞的一种方式,它和用起飞车助跑起飞方式相比有一些优越之处。本文总结了在某型无人机采用火箭助推起飞时的飞行轨道研究中探讨过的几个问题,包括发射参数的选择原则和发射起飞过程中的一些特殊问题.如力矩平衡问题,无人机和滑轨之间相对运动问题等。     

绝缘子清扫机器人的动力学建模及轨迹优化

研究了支柱型绝缘子带电清扫机器人伸缩臂运动引起升降臂振动的问题，将升降臂和伸缩臂分别建模为柔性臂和刚性臂，形成末端具有移动刚体的柔性臂系统，在假设模态法的基础上建立了系统的Lagrange动力学模型，建模考虑了大多数柔性臂模型忽略的重力和非线性耦合的影响，分析了伸缩臂全局运动与升降臂局部振动的相互影响。提出一种单变量优化方法，以升降臂的残余变形能为性能指标，优化伸缩臂的运动轨迹，降低升降臂的残余振动。应用该方法对梯形速度曲线进行了优化，结果表明可以有效地控制升降臂的残余振动。该方法计算量小，便于在线实现。     

电子干扰对低可观测飞行器飞行路径规划的影响

为了提高巡航导弹的低空突防能力,在分析电子干扰对雷达网威胁区域的影响后认为:在多重干扰条件下,雷达探测空间会顺着干扰方向产生内凹和偏移,因此,建立了新的雷达探测空间模型.采用空间对象间拓扑关系推理方法建立了飞行器飞行路径规划目标函数中雷达威胁指数模型,然后改进了飞行器飞行路径规划模型,并在此基础上进行了巡航导弹飞行路径规划的软件仿真.仿真结果表明:考虑电子干扰对雷达威胁区域的影响情况下规划的飞行路径能够回避雷达威胁,有效提高飞行器低空突防能力.     

综合TF／TA飞行的航迹控制与仿真

在超低空突防过程中．有效的航迹跟踪控制算法是飞行器顺利完成综合地形跟随／地形回避(TF／TA)飞行任务的保证。在综合TF／TA飞行过程中，由于飞行器需作大机动飞行，纵、横向之间存在严重耦合，常规的航迹跟踪控制算法亦不适用。本文将六自由度飞机状态方程描述为纵、横向两个子系统所构成的关联大系统，并在一定的假设条件下将两者之间的耦合成分分别看作纵、横的控制量的一部分，然后利用大系统变结构控制理论，对TF／TA飞行的纵、横向的轨迹控制律进行独立设计，降低了理论研究和工程实现的难度。仿真例子表明这一方法是可行的。     

月球探测器转移轨道的特性分析

主要分析了月球探测器由近地点出发，在假定末端条件不变的情况下，其转移轨道的特性参数对初始条件和变轨所需的速度脉冲等的影响；考虑的特性参数的变化包括转移轨道倾角的变化，近地点高度的变化和转移时间的不同．     

动力学奇点在漂浮基双臂空间机器人姿态无扰运动规划中的应用

讨论了载体位置、姿态均不受控制的双臂自由浮动空间机器人的无扰运动规划问题．结合系统的动量及动量矩守恒关系，证明了动力学奇点的存在，并导出了动力学奇点的数学解析求解公式．在此基础上，利用动力学奇点给出了双臂自由浮动空间机器人载体姿态无扰运动路径的规划设计方法．该方法有助于空间环境下遥控机械手辅助航天器对接等任务操作的运动规划。     

月球极轨探测器轨道方案设计

首先介绍了一种当前技术较为先进的奔月转移轨道方案－定相环形轨移轨道，指出了其优缺点及可行的轨道修正方案，然后确定了对月观测型探测器轨道设计原则，并采用定相环形奔月转移轨道，从总体方案的角度给出了一个月球探测器轨道设计方案，提出了具体的设计与分析方法，最后以某月球探测器为例进行了计算，给出了设计结果。     

具有不确定参数的机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有不确定参数的机器人轨迹跟踪控制问题。提出了一种鲁棒控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,理论分析及仿真实验表明,该控制方案具有较好的跟踪性能。     

旋转弹气动力建模与飞行轨迹仿真

运用一种自回归滑动平均(ARMA)的时域气动力建模方法,以计算流体力学与刚体动力学(CFD/RBD)耦合仿真的输出结果为样本,对旋转弹的非定常气动力进行建模。利用建立的气动力模型与刚体动力学方程求解模块耦合,实现了旋转弹轨迹的快速仿真,并讨论了不同的建模方式对仿真精度的影响。算例结果表明:采用气动力模型与刚体动力学方程耦合仿真技术可以在不同初始发射条件下进行旋转弹飞行姿态与运动轨迹预测,且与CFD/RBD仿真结果吻合较好,证明ARMA气动力建模方法可以在保证旋转弹轨迹预测精度的同时大幅缩短仿真时间,节省计算资源。     

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。