基于改进协同优化方法的固体运载火箭多学科设计优化

研究固体运载火箭多学科协同设计优化问题.建立固体运载火箭多学科设计优化相关学科模型,包括总体学科、推进学科、气动学科、质量学科和弹道学科模型,构建固体运载火箭协同优化设计框架；提出含序贯策略的改进协同优化方法,解决固体运载火箭学科间耦合变量过多带来的系统级设计变量规模过大问题,实现固体运载火箭多学科协同设计优化.仿真结...     

基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解（POD）方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。      

固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计研究

研究多级固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计问题。建立了固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计相关数学模型,包括质量模型、动力模型、气动力模型和飞行程序控制模型,确定了轨迹/总体参数一体化优化问题的目标函数、设计变量和约束条件,提出了将自适应遗传算法和序列二次规划方法相结合的高效、高精度序贯混合优化算法,实现了固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计。仿真结果表明,与总体单位设计的原方案相比,优化方案运载火箭起飞质量减小13.62%,终端约束和路径约束均得到很好满足。其结果可为固体运载火箭总体优化设计研究提供理论参考。     

太阳能飞行器能源昼夜闭环仿真分析

以能量为核心，建立太阳能飞行器的获能模型；通过对太阳能飞行器飞行剖面特点的分析，设计飞行过程中各个阶段的飞行方案，并建立相应的耗能模型；考虑目前储能电池技术水平，根据产能和耗能模型，建立储能模型，完成了能源闭环模型的设计；参照Zephyr 7太阳能无人机的结构参数对论文建立的模型进行了仿真分析，获取了飞行过程中能量变化规律，同时对飞行姿态进行优化。结果表明：通过对太阳能飞行器昼夜飞行高度的不同设置以及飞行姿态角的优化，太阳能飞行器可以实现跨昼夜持久飞行。     

基于响应面近似技术的平流层飞艇协同设计优化

针对平流层飞艇多学科设计优化问题,引入协同优化算法,分析基于响应面近似模型的协同优化方法CO/RSA的执行步骤和特点,并介绍响应面近似模型的构建方法;建立平流层飞艇各学科模型,并对学科间耦合关系进行分析;运用建立的气动/推进、结构、能源三个耦合子系统的学科分析模型和系统优化模型,以平流层飞艇总质量最小为优化目标,综合考虑浮重、推阻和能源平衡,采用CO/RSA方法对平流层飞艇进行设计优化.结果表明:所建立的平流层飞艇的MDO模型是合理的,CO/RSA算法应用于飞艇总体设计优化是有效的,研究结果可为平流层飞艇方案论证和方案设计提供参考.     

基于本征正交分解的平流层风场建模与预测

平流层风场环境对临近空间低动态飞行器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,提出一种基于本征正交分解(POD)的风场数据降阶方法,在此基础上,提出一种可以对平流层风场进行预测的Fourier模型。以长沙地区2005—2009年风场为例,采用提出的POD方法与Fourier预测模型对风场进行建模与预测,并对Fourier预测精度进行分析。研究结果表明,采用POD方法可以对东西方向风场进行高效率高精度降阶建模;通过Fourier预测模型可以对东西方向风场进行准确预测,预测精度与实际风场随时间变化的规律性有关,风场数据越紧凑,周期性越明显,预测精度越高。      

太阳电池对平流层飞艇热特性的影响分析

研究太阳电池对平流层飞艇驻空阶段热特性的影响。建立了太阳电池热模型、平流层飞艇热分析模型，包括热平衡方程、太阳直射辐射、天空散射辐射、地面反射辐射、大气长波辐射、地球长波辐射、蒙皮长波辐射、对流换热等；采用多节点模型，对平流层飞艇在驻空期间太阳电池、蒙皮与艇内氦气温度变化过程进行了数值模拟，得到了温度昼夜变化规律；分析了太阳电池（含隔热结构）的等效面积热阻、转换效率、铺装面积对平流层飞艇热特性的影响，得到了其温度昼夜变化规律。本文为平流层飞艇热性能分析和热控系统设计提供依据。     

基于PSO-BP神经网络的平流层风场短期快速预测

平流层风场环境对临近空间低速飞行器驻空飞行性能有重要影响。研究了基于PSO-BP神经网络的平流层区域风场建模与快速预测方法,根据历史风场数据,采用主成分分析法对数据进行降维处理,通过BP神经网络对风场进行预测建模,利用粒子群优化（PSO）算法对其进行优化,采用Biharmonic样条曲面插值方法构建区域预测风场。以南海地区5年历史风场为对象,对比分析了基于BP神经网络和基于PSO-BP神经网络的风场预测模型,结果表明:使用具有全局寻优特性的PSO算法改进BP神经网络,能够有效避免传统BP神经网络易陷入局部最优的缺点,提高预测精度;通过结合PSO-BP神经网络预测与Biharmonic样条曲面插值,可实现区域风场的预测。研究结果可为临近空间低速飞行器的轨迹规划与区域驻留等任务的高精度区域快速预报风场提供解决途径。      

智能优化算法及其在飞行器优化设计领域的应用综述

在对国内外相关文献进行系统研究的 基础上,阐述了飞行器优化设计领域应用较为广泛的几种智能优化算法的基本原理,分析了 算法的优缺点和改进方法,总结了算法在飞行器轨迹、气动和控制等学科优化设计中的应用 情况。同时,文章对在飞行器优化设计领域应用刚刚起步,但较有发展前景的智能优化算法的 特点和应用情况进行了概述。最后,对智能优化算法在飞行器优化设计领域应用的未来研究 方向进行了分析。
     

基于CAN总线的控制系统地面仿真测试平台研究

针对采用CAN总线进行数据传输的小卫星和运载火箭控制系统开展地面仿真测试评估研究。基于CAN总线和以太网构成总线网络,构建卫星和运载火箭控制系统地面仿真测试评估平台,给出总线上各仿真节点和实物节点的软硬件设计方案,设计了机内测试模拟方案。仿真验证分析表明,利用该平台可以对卫星和运载火箭控制系统信号、总线运行情况、控制周期和网络时延等进行正确分析,为卫星和运载火箭控制系统方案评估、控制方法和快速测试方法研究等提供理论依据和技术支持。