三维极小脱靶量与极小能量综合最优控制律研究与仿真

根据空间平台拦截器与目标的相对运动方程,基于线性系统最优控制理论提出了一种综合三维极小脱靶量与极小能量的最优控制律。给出了最优推力大小与方向控制,以及最优过渡时间和关机时刻确定的模型。仿真结果表明:该最优控制律控制精度高,易于工程实现。     

基于拦截点的大气层外拦截弹中制导

针对拦截点给定的情况讨论了大气层外拦截弹中制导律的设计。证明显式制导的最优性,推导出常值引力场与平方反比引力场假设下拦截弹需要速度的表达式,分析了采用显式制导时推力方向在邻近关机时变化剧烈的原因,并通过构造需要速度的虚拟映射进行了改进。仿真表明,采用改进的显式制导,发动机工作时间有所增加,但邻近关机时推力方向平稳。     

基于RBF网络的飞行器姿态滑模控制器

针对中制导段飞行时间长,空间拦截器需要进行一定的姿态机动,提出一种基于RBF网络的姿态控制器.建立了拦截器3个通道的姿态运动模型,对每个通道进行变结构控制,并在此基础上对变结构控制器增益通过RBF(Radial Basis Function)网络进行自适应控制,同时给出了稳定性证明.仿真结果表明,该方法能有效实现拦截器中制导段的姿态控制.     

大气层外拦截弹末制导段的目标搜索算法

以搜索时间最短为设计指标,根据目标相对于拦截弹方向的概率分布,设计了一种搜索算法.分析了采用该搜索算法时,搜索范围、搜索时间以及拦截弹视场角与算法中调节系数的关系.给出了典型情况下的仿真算例,并利用统计方法分析了目标相对于拦截弹方向的概率分布的标准差对搜索时间期望值的影响.仿真表明了该搜索算法的有效性.     

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.     

未来智能跨域弹性防御体系展望及关键技术分析

智能化赋能、全维度攻防、弹性分布式协同已经成为未来攻防对抗作战体系发展的重要方向,面向未来全域立体攻防体系对抗,本文全面分析了未来智能跨域弹性防御作战需求,提出了未来智能跨域弹性防御体系构建思路和发展趋势,分析了智能化跨域弹性防御作战的关键技术,以支持未来智能跨域弹性防御作战体系建设。     

大气层外拦截器关机基准制导法研究

大气层外拦截问题中 ,针对拦截弹飞行中段采用工作时间固定的固体燃料发动机的情况 ,提出一种关机基准中段制导方法。当发动机的推力特性给定时 ,通过估计关机时刻目标相对于拦截弹的运动状态 ,按照关机时刻相对速度垂直于视线方向的分量为零的原理来确定推力矢方向。仿真计算表明 ,对于拦截近程弹道目标的情况 ,这种制导方法可有效降低拦截脱靶量     

临近空间拦截弹的非奇异终端滑模控制

针对临近空间直接力/气动力复合控制拦截弹的抗干扰控制问题,提出了一种基于有限时间干扰观测器(FTDO)的非奇异终端滑模(NTSM)复合跟踪控制策略。首先,设计FTDO估计系统的不匹配干扰;在此基础上,设计基于FTDO的NTSM复合控制律,获取期望的控制力矩。接着,考虑到作为执行机构的气动舵和反作用喷气装置存在冗余性,进一步提出了一种动态控制分配算法实现期望控制指令到执行机构的分配,获得良好的控制分配精度和较小的执行机构能耗。最后,仿真结果验证了所设计复合控制系统的有效性。     

基于零控脱靶量的拦截器轨控发动机优化设计

为提高动能拦截器变轨拦截能力,考虑目标与拦截器相对距离、相对速度等因素,构建了拦截器零控脱靶量、轨控发动机内弹道、发动机质量与尺寸等优化模型,将遗传算法和Powell算法相结合进行轨控发动机不确定性优化设计.应用算例表明,采用优化设计后的轨控发动机,拦截器可修正的最大零控脱靶量至少提高17.9%,不确定性因素的影响更加明确,为动能拦截器总体优化设计提供了参考.      

Multidisciplinary Design and Optimization of Multistage Ground-launched Boost Phase Interceptor Using Hybrid Search Algorithm

This article proposes a multidisciplinary design and optimization (MDO) strategy for the conceptual design of a multistage ground-based interceptor (GBI) using hybrid optimization algorithm, which associates genetic algorithm (GA) as a global optimizer with sequential quadratic programming (SQP) as a local optimizer. The interceptor is comprised of a three-stage solid propulsion system for an exoatmospheric boost phase intercept (BPI). The interceptor's duty is to deliver a kinetic kill vehicle (KKV) to the optimal position in space to accomplish the mission of intercept. The modules for propulsion, aerodynamics, mass properties and flight dynamics are integrated to produce a high fidelity model of the entire vehicle. The propulsion module comprises of solid rocket motor (SRM) grain design, nozzle geometry design and performance prediction analysis. Internal ballistics and performance prediction parameters are calculated by using lumped parameter method. The design objective is to minimize the gross lift off mass (GLOM) of the interceptor under the mission constraints and performance objectives. The proposed design and optimization methodology provide designers with an efficient and powerful approach in computation during designing interceptor systems.