一种不依赖剩余时间估计的巡航导弹多约束制导律

针对巡航导弹末段多约束精确打击问题,提出了一种不依赖剩余时间估计的攻击角度/时间制导律。推导了航向弹目相对运动关系,设计了一种基于附加航向角设计的时间约束制导律,通过对时间增益系数的设计和优化,实现附加航向角的调节,可使实际飞行时间向期望时间快速收敛;在此基础上,将角度约束制导律与时间约束制导律相结合,得到了一种角度/时间约束制导律。该制导律不依赖于剩余时间估计,进而实现多约束条件下航向轨迹自适应调整;通过求解偏置导引律闭环轨迹分析得到轨迹收敛条件,给出满足角度/时间约束制导律的显式收敛条件。最后通过数学仿真验证了本文提出的航向多约束制导律可满足时间和角度等多约束条件且具有快速收敛特性。     

空天飞行器返回滑翔段在线制导方法

针对空天往返飞行器的返回滑翔段在线制导问题，设计了一种新的滑翔段飞行剖面，实现了滑翔段终端交班高度、位置和倾角约束的自动满足，减少了在线制导算法中需处理的约束数量。推导了滑翔段运动状态、过程约束和性能指标的解析表达式，获得了剩余航程和终端速度间的函数关系。在此基础上，提出了一种双层在线制导方法：内层解析重构飞行剖面，同时通过解析确定路径点来改变剩余航程的变化率，进而对终端交班速度进行控制；外层借助解析表达式，使用粒子群优化算法(PSO)和改进共轭梯度法(CGM)优化飞行剖面，从而满足过程约束和指标要求。最后通过数学仿真验证了方法的正确性。     

再制造技术在飞机修理领域的应用

再制造技术是实现装备性能恢复的重要手段,尤其是面临寿命问题和采购困难双重压力下的飞机修理领域。介绍再制造技术的功能和分类,阐述飞机零部件再制造修理的流程和存在的主要问题,通过吸油活门修理案例具体说明了再制造技术的应用。     

多截面细径管结构参数对放气系统压降特性的影响

采用数值模拟方法研究了多截面细径管结构参数对放气系统压降特性的影响,得到了导管几何尺寸、导管内壁粗糙度和出口压力等参数对压降特性影响的变化规律。研究结果表明:缩短容器导管长度或扩大其内径对壅塞状态下的压降影响较小,但可以显著提高层流状态下气体的流动速度,从而减少放气时间;内壁粗糙度对壅塞状态下的压降特性影响较大,随着粗糙度的增大,压力下降速度有所降低,而对层流状态下的压降特性影响较小,在容器压力降至极低的情况下,粗糙度的影响可以忽略不计;出口压力对整个流动过程的放气速度影响较小,出口压力的进一步提高不会明显增加放气速度。该研究可为多截面细径管放气系统的优化设计提供依据。     

高超声速滑翔飞行器多模型鲁棒跟踪方法

针对高超声速滑翔飞行器（HGV）具有机动能力强、机动样式多变、机动时机不确定等特点,提出了一种基于有向图变结构多模型的鲁棒跟踪（CHF-DSVSMM）方法。考虑到高超声速滑翔飞行器的跳跃滑翔运动特性,建立了包括自适应非零均值衰减震荡（ANMDO）模型、“当前”统计模型（CSM）等机动模型的模型集。针对固定结构多模型算法存在模型相互竞争、运算时间长的缺点,设计了基于有向图结构的切换准则自适应地改变模型集构成,提高模型匹配性。对于地基雷达探测中存在闪烁噪声的问题,采用容积Huber-based滤波方法进行状态估计。仿真结果表明,所提算法与现有方法相比具有更高的跟踪精度,并对闪烁噪声具有良好的鲁棒性。     

三体追逃攻防博弈分析与新型拦截制导律研究

研究分析了拦截弹、防卫弹和进攻弹的三体攻防博弈对抗问题。进攻弹相对拦截弹实施最优躲避,拦截弹相对进攻弹实施最优追踪,防卫弹相对于拦截弹实施最优追踪。针对不同作战场景,研究分析了拦截弹赢得三体攻防博弈的特定条件与区域。在特定场景下,拦截弹在命中进攻弹之前会被防卫弹拦截,无法仅通过应用最优追踪制导律完成攻防博弈任务。针对此场景,提出一种新型制导律,在拦截弹与防卫弹作战时间内,拦截弹相对于防卫弹执行躲避机动,同时保证相对于进攻弹的零控脱靶量最小。在对抗完成之后,拦截弹相对于进攻弹实施最优追踪制导,赢得三体攻防博弈。最后,多组仿真验证了本文分析得到的条件与结论,以及新型制导律的有效性。     

航天器柔性太阳翼最优PPF主动振动抑制方法

针对采用可变速控制力矩陀螺(VSCMG)进行柔性太阳翼振动抑制问题，提出一种基于求解非光滑 H∞ 综合问题的最优参数正位置反馈(PPF)控制方法。首先，建立考虑VSCMG和柔性太阳翼耦合的振动模型，得到了线性化的约束陀螺柔性板动力学模型，基于同位控制思想推导了以角度陀螺为测量装置的约束陀螺柔性板全阶状态空间模型。针对被控对象特性，确定最优PPF控制器的结构构型和待优化参数。进而，通过对约束陀螺柔性板全阶状态空间模型进行降阶、修正和加权处理，将PPF控制器参数优化问题转化为在PPF控制器构型约束条件下的非光滑H∞综合问题，并应用一阶下降算法进行寻优求解，实现最优PPF控制器的设计。该方法能够实现对各阶陀螺模态的独立控制，在保证快速性和鲁棒性的前提下，实现最优PPF参数的稳定高效求解。仿真结果表明，所提出的最优PPF控制方法能够快速、鲁棒地实现航天器柔性太阳翼的主动振动抑制。     

一种鲁棒Sigma-point滤波算法及其在相对导航中的应用

研究了一种鲁棒Sigma-point滤波方法在无人机编队相对导航问题上的应用。该方法采用Huber估计方法,将Sigma-point滤波量测更新转化为求解线性回归问题,新的Sigma-point滤波方法是一种混合L1、L2范数最小估计,当量测噪声为受污染的高斯白噪声时,该方法具有一定的鲁棒性。给出了编队无人机相对惯导方程和相对视线矢量测量原理,应用鲁棒Sigma-point滤波方法融合相对惯导信息和相对视线矢量信息,估计出无人机之间的相对姿态、相对速度和相对位置。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和常规Sigma-point滤波相比,鲁棒Sigma-point滤波可以获得更高的估计精度。     

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。     

组合动力运载器上升段轨迹智能优化方法

针对组合动力水平起飞可重复使用运载器，开展了上升段轨迹优化模型设计与轨迹优化方法研究。首先，针对跨大空/速域飞行须采用多种动力形式协调工作这一问题，考虑动力/气动/轨迹/指标间的复杂耦合关系，建立了运载器动力和气动模型。其次，为降低轨迹优化问题的求解难度，设计了一种全新的飞行剖面，实现了关键优化参数的提取和攻角约束的自动满足，减少了优化算法需要处理的约束数量。然后，提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法完成求解；在收敛性分析的基础上，引入强化学习机制对PSO寻优过程进行自主智能控制，从本质上提升了PSO算法的求解效率。最后通过数学仿真验证了方法的正确性和有效性。