一种月球软着陆参考轨迹解析算法研究

使用了高度和航向航程匹配求解推重比的算法,解决了一种无直接解析解的参考轨迹的求解问题.在数值仿真的基础上,简化了参考轨迹的求解,给出了推重比与高度和航向航程的关系,以及这些关系存在的原因.应用Monte Carlo仿真法对该方法求解的可行性进行了仿真验证,并基于一个类Apollo的参考轨迹,验证了算法对参数分布引起的状态不定具有鲁棒性.     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。     

基于模态与遗传优化的某卡车振动特性分析

针对汽车驾驶室在常用高速(65～80 km/h)时,驾驶室左右晃动的振动问题,分别建立了车体、车体与板簧的系统模型,通过试验和仿真计算得到了其自由与约束状态下的振动模态分布,找到了驾驶室产生晃动的主要原因.以板簧刚度、车体刚度为变量,将约束模态分析与遗传算法相结合,对板簧和车体组成的系统进行了优化,并通过改进使常用车速下的驾驶室响应达到了舒适性要求.     

基于模糊策略的高速飞行器滑模控制律设计

以通用高超声速飞行器GHV为研究对象,针对其俯仰通道设计了具有良好鲁棒性的飞行控制系统.为了便于应用滑模控制理论,对该模型进行了输入输出反馈线性化,将其转换成仿射型.鉴于鲁棒性与抖振的矛盾,基于指数趋近律完成了滑模控制律结构设计,进而采用了模糊控制理论改进指数趋近律.基于遗传算法完成了所有控制参数的设计,确定了模糊逻辑...     

飞行器设计偏差量建模方法研究

对设计变量的偏差量进行建模,拟合偏差量服从的概率密度函数,是分析评价飞行器性能和概率设计的重要基础.针对常用分布拟合能力有限,以及混合Gamma分布无法在整个数轴上对试验数据进行拟合的问题,在论证混合Gauss分布拟合任意概率密度函数合理性的基础上,提出了利用混合Gauss分布对试验数据进行拟合,并运用期望极大化算法(...     

一种未知信源数的快速DOA估计算法

文章针对众多性能优良的超分辨DOA（Direction—Of-Arrival）估计算法大都是以预知信源数为前提、信源数估计不准可能会导致DOA估计失败这一问题,提出了一种基于协方差矩阵对角加载的超分辨DOA估计算法。该算法不需要预判信源个数和进行特征值分解,且通过对协方差矩阵进行对角加载,可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度,因此,该算法更适用于快拍数较少的情况。理论分析表明：该算法的统计估计性能接近于MUSIC（Multiple Signal Classification）算法。计算机仿真结果验证了该算法的鲁棒性和可行性。     

基于SMDO的滑模控制器设计及其在导弹上的应用

提出了一种基于滑模干扰观测器(SMDO)的滑模控制器(SMC)设计方法.针对一类级联多输入多输出(MI-MO)非线性系统,根据奇异摄动原理将其分为内、外回路分别进行控制器设计.以外回路为例,分析了传统基于饱和函数的滑模控制的鲁棒性,针对其在面I临干扰时鲁棒性较差的问题,在名义滑模控制律的基础上设计了基于超扭曲算法的SM...     

基于协同多任务分配的飞机排班模型与算法

航空公司的航班运行一直存在安全与成本的矛盾:既要严格按规定完成飞机例行检修,优先保障运行安全,又要尽可能提高飞机日利用率,以降低运行成本.为此,研究基于协同多任务分配的飞机排班问题.分析例行检修约束,建立最优化飞机日利用率的数学模型,运用分枝定价算法进行求解.分枝定价算法引入检修节点和虚拟飞机节点的定义,将分配的航班飞...     

基于代理模型的浮动壁式火焰筒壁温优化设计

为了使得浮动壁结构具有更好的冷却效果,开展了浮动壁壁温优化研究;将代理模型技术与遗传算法相结合,并发展应用于某气动参数下的浮动壁式火焰简壁温优化设计,使浮动壁的平均壁温降低了2.4%;同时根据构造所得的代理模型,对浮动壁壁温随几何参数的变化规律展开分析,研究了壁温随孔径和冲击间距的变化规律.分析结果表明,在选择的尺寸约...     

基于EM‑EKF的深空光学自主导航系统光轴偏差补偿算法

在深空探测任务中,光学自主导航的精度受导航敏感器件安装精度的影响较大。提出了一种基于期望最大化-扩展卡尔曼滤波(EM-EKF)的光学自主导航系统光轴偏差补偿算法。算法基于条件概率的思想,预先设定状态变量和观测量的统计特性参数,通过不断地最大化条件期望,得到出现概率最大的状态变量估值和光轴偏差参数估值。该算法可分为4步:EKF、固定区间平滑、求解条件期望和期望最大化,不断迭代即可得到光轴偏差估计值。以火星探测近火段为例进行仿真验证,经光轴偏差补偿后,导航精度由100 km提升至20 km以内。