基于层次评估理论的弹道导弹末段突防制导律研究

针对弹道导弹末段突防问题,应用层次性能评估体系,对弹道导弹末段典型突防制导律进行对比分析.并通过对弹道导弹制导精度、弹道导弹最大过载、弹道飞行时间和反导导弹脱靶量以及它们的均值、均方差的重要性和需求性分析,合理设置评估体系的指标及其权值,应用随机仿真分析方法,对比仿真经典比例导引、修正比例导引和变结构比例导引三种突防制导律的性能.仿真结果证明,层次评估理论可以用于弹道导弹末段突防制导律的评估及优选.     

民机制造环节的重量控制和减重措施研究

重量控制贯穿民用飞机从设计、制造到运营的全生命周期。尽管飞机重量的决定性因素主要在设计环节,但从国内外飞机制造商的经验来看,在飞机量产阶段仍有优化的余地。对国内外飞机制造商在飞机制造环节的减重经验进行总结,并重点阐述波音公司在制造过程中的重量预警项目（Manufacturing Weight Awareness Process,简称MWAP）,以期有所启发。     

无定向激光陀螺捷联惯组标定方法的对比研究

对三种无定向激光陀螺捷联惯组标定方法进行了对比研究,详细分析了各种方案的标定原理,提出了利用标准差作为评价标定方法优劣的指标.结合对某一激光陀螺捷联惯组标定试验结果的分析,得到了在无北向基准的情况下,三种标定方法在标定时间和标定精度两个指标上的对比结果,为无定向激光捷联惯组的标定提供了指导,具有较大的工程应用价值.     

不确定超声速导弹简化模型的滑模控制研究

针对于超声速导弹的参数时变、不确定的特点,在超声速导弹简化模型的基础上研究了滑模变结构控制方法,通过理论分析和仿真实践证明了滑模控制系统对于不确定系统具有较好的控制效果.并且与PID控制方法进行了对比,发现了滑模控制方法较PID控制方法具有更强的鲁棒性.证明了滑模法对于不确定超声速导弹的有效性.     

全光纤电流互感器λ/4波片的研制

光纤λ/4波片的相位延迟量与对轴角度误差是光纤电流互感器最主要的误差源之一.研究通过琼斯矩阵分析法建立反射式光纤电流互感器的偏振光学模型,进而得到了相位延迟量与对轴角度误差和标度因数之间的关系,为误差补偿技术提供理论支持.并且进行了实际研制,使得1/4波片消光比可小于0.2dB.     

考虑时空基准差异的传递对准算法研究

给出了一种考虑时空基准差异的传递对准算法.该方法在构造传递对准量测时,将剩余时空配准误差增广为状态向量,建立了包含不同步时间、杆臂向量在内的传递对准模型.计算机仿真结果表明,对时空配准剩余误差进行建模补偿能够改善传递对准的性能.在要求快速高精度对准的情况下,考虑主子惯导时空配准剩余误差是必要的.     

基于磁共振线宽的Xe核自旋横向弛豫时间测量方法

随着核磁共振陀螺技术的发展,高精度核磁共振陀螺对原子气室性能提出了更高要求.原子气室内Xe核自旋的横向弛豫时间(T2)是衡量原子气室性能的重要参数之一,T2的常用测量方法为自由感应衰减法(Free Induction Decay,FID).当T2较短时,由于自旋进动信号易受外界干扰,FID方法难以对T2进行精确测量.根据磁共振线宽理论以及自旋进动信号检测技术,针对T2较短的原子气室,提出了基于磁共振线宽的Xe核自旋横向弛豫时间测量方法,构建了测试装置,对Xe核自旋进行了测试.测试结果表明,该测量方法能够有效获得Xe核自旋的横向弛豫时间,克服了FID方法对T2较短的原子气室难以测量的局限性,为检验核磁共振陀螺中原子气室的性能提供了有效测试手段.     

基于NESO的高超声速拦截弹解耦控制研究

针对高超声速拦截弹姿态控制问题,提出了基于非线性扩张状态观测器(NESO)的解耦控制方法.根据Tornambe的分散鲁棒控制理论,把耦合项和不确定性视为广义不确定项,构造基于NESO的估计和补偿信号并加入到闭环控制律中.理论推导证明了该方法可以保证闭环系统跟踪误差一致有界.在高超声速拦截弹模型上进行了仿真验证,并与传统的分通道反馈控制方法进行对比,结果表明所设计解耦控制方法得到了更好的控制效果,在较大程度上消除了通道耦合和不确定性的影响.     

导弹靶弹弹道机动变轨通用控制指令设计

导弹进行一定强度的机动飞行,就能够提高突防能力,因而,在军事训练中需要具有末端机动变轨能力的靶弹.针对靶弹机动变轨弹道的设计问题,提出变轨通用控制指令设计形式,利用此设计可使靶弹位移与过载指令控制信号协调配合,控制靶弹实现跃升机动、蛇行机动、摆式机动和螺旋机动等变轨形式.通过仿真证明,此设计的变轨弹道通用控制指令,可以满足靶弹跃升机动、蛇行机动、摆式机动和螺旋机动等各种变轨形式的弹道设计要求.     

导引头耦合度对控制系统影响机理分析

以经典三环控制结构自动驾驶仪、纯比例导引律为例,从自动驾驶仪的角度分析了导引头耦合度(隔离度)对控制系统的影响.耦合度通过改变自动驾驶仪内部的结构参数,极大地影响了控制系统性能,从而引发一系列其他相关问题.