轨道拦截问题的一种精确初制导方法研究

对于轨道拦截问题,给出了一种基于速度增益制导和状态转移矩阵的精确初制导方法。该初制导方法能补偿制导方法误差和轨道摄动对拦截脱靶量的影响。仿真结果表明,所提出的精确初制导方法合理、有效,能在增加较小燃料消耗的情况下,大大提高轨道拦截的制导精度。     

基于零控脱靶量的大气层外拦截中制导研究

针对大气层外拦截中段采用耗尽关机固体燃料发动机的情况,设计了基于零控脱靶量的鲁棒中制导律。推导了系统状态转移矩阵,通过数值方法求解得到考虑地球扁率J2摄动项的拦截器零控脱靶状态,在此基础上将推力分解到视线方向和垂直视线方向,并根据垂直视线方向需要速度增量大小设计了推力分配比例系数,使得推力方向平稳变化且能快速减小系统的零控脱靶量。仿真表明,所设计的中制导律简单、可靠,便于工程实现,能有效提高拦截精度,并对发动机工作参数具有较强的鲁棒性。     

基于遗传算法的大气层外拦截弹拦截优化

提出了一种同时考虑大气层外拦截弹中段和末段飞行过程的拦截优化方法.首先建立了大气层外拦截弹中段和末段飞行的动力学模型,并设计了速度增益中制导律和鲁棒变结构末制导律;然后确定了影响拦截性能的优化控制参数及其约束条件,以拦截过程的燃料消耗质量和脱靶量最小为组合性能指标;最后采用具有全局最优性的遗传算法对这一拦截优化问题进行了仿真研究,并与复形调优算法的结果进行了比较.仿真结果表明,遗传算法与传统优化方法相比在解决大气层外拦截弹带约束复杂非线性组合优化问题时,能更好地收敛到全局最优值,并能有效降低大气层外拦截的燃料消耗和脱靶量.     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

基于任务规划的有限推力燃料最优交会

给出了空间交会冲量机动任务规划及基于该任务规划的有限推力燃料最优交会算法。首先,以双冲量空间交会作为问题的初步模型,采用Battin-Vaughan算法对追踪器初始位置和飞行时间的组合进行遍历计算,通过分析特征速度等值线图,进行空间交会的任务规划,为有限推力燃料最优交会提供重要的初值条件。基于任务规划分析,建立了有限推力燃料最优交会的最优控制模型,根据庞特里亚金极值原理将最优控制问题转化为两点边值问题,采用共轭梯度算法进行数值求解。在变轨时间固定、连续变推力的情况下,以总冲最小、满足终端位置和速度约束为指标,对推力大小和方向进行优化。通过数值仿真,得到了一些重要的结论,为工程应用提供了一定参考价值。     

未来空天一体化力量的发展方向探讨

分析了空天一体化力量在未来战争中的重要作用,以及国外空天一体化力量的发展概况和发展趋势.在此基础上,重点探讨了我国空天一体化力量未来发展的五个主要方向.最后,针对世界空天一体化力量的发展趋势,结合我国具体国情给出了几点建议.     

基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划研究

针对新型升力式再入飞行器再入轨迹终端需满足多约束条件的情况,研究 了一种基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划方法。根据升力式再入特性和任务需要 ,将飞行器再入轨迹划分为初始下降段、准平衡滑翔段和终端匹配段,其中初始下降段和准 平衡滑翔段采用单参数迭代搜索法快速生成轨迹,终端匹配段则基于一种全局插值多项式来 离散化控制变量,并采用复形调优法对这一参数化最优问题进行非线性优化求解。仿真结果 表明,轨迹快速规划方法可以在半分钟内生成一条满足多终端约束的再入轨迹,并具 有较高的精度。该方法对于未来新型升力式再入飞行器具有很好的工程应用前景。