考虑禁飞区规避的空天飞行器分段预测校正再入制导方法

针对空天飞行器再入制导问题，提出一种考虑禁飞区规避的分段预测校正制导方法。在再入段前期采用剩余航程作为目标函数，后期引入预测落点偏差作为目标函数进行制导指令求解，同时确定倾侧角幅值和符号，兼顾了计算效率与终端制导精度。在此基础上，对于再入过程中的禁飞区规避问题，把禁飞区分为两类，增加了通过倾侧角幅值修正策略实现侧向规避制导的逻辑，可适用于无法单独通过倾侧角反转规避禁飞区的情况。最后，通过开展考虑再入初始状态和气动品质不确定性的蒙特卡罗仿真，验证了提出的分段预测校正制导方法可以有效引导空天飞行器规避禁飞区，与单段目标函数预测校正方法相比，具有更高的制导精度。     

带CDFS的核心机过渡态数值模拟方法研究

针对带核心驱动风扇级(CDFS)的核心机过渡态数值模拟获得的CDFS加、减速工作线趋势与试验结果不一致的问题,进行了原因解析和模型改进。通过分析影响CDFS加、减速工作线的主要因素,发现引起该问题的原因,是外涵放气系统节流位置随核心机状态改变,容腔容积偏离了物理容积。在分析容腔效应原理的基础上,提出以虚拟容积代替物理容积计算CDFS工作线的方法,并对模型进行了改进。改进后的模拟结果表明:采用虚拟容积计算的CDFS加、减速工作线趋势与试验结果一致,可满足带CDFS的核心机过渡态数值模拟要求。     

带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题，提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先，将飞行器模型化为严反馈形式，以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅，并保证限幅信号的可导性，限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰，设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明，本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

基于函数链神经网络的深度分类器

目前的宽度学习系统（Broad learning system，BLS）通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接，网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得，避免了耗时的训练过程，从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中，BLS对于增强节点数量的需求过于巨大，容易造成过拟合问题。为此，本文提出了基于函数链神经网络（Functional-link neural network，FLNN）的深度分类器（FLNN based deep classifier，FLNNDC），旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构，每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点，而不是全部映射节点。和原宽度结构相比，在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。     

DRO计算及其在地月系中的摄动力研究

针对远距逆行轨道（DRO）的航天工程应用问题，研究了DRO的计算方法以及轨道特性，分析了DRO在实际力环境中的主要摄动因素，为DRO的精确建模和标称轨道设计奠定一定的理论基础。首先，利用仿真算例验证流函数法在计算DRO周期轨道族中的有效性。然后，利用该方法，通过改变雅可比常数，延拓计算DRO周期轨道族，获得不同共振比的DRO，仿真结果表明整数共振比的DRO在地月惯性坐标系中的轨迹是封闭的曲线，而共振比非整数的DRO则不封闭。最后，通过轨道外推分析影响DRO稳定性的主要摄动因素，仿真结果表明太阳引力和月球轨道偏心率是影响DRO稳定性的主要摄动因素。在动力学模型中，使用标准星历表示行星的运动状态，当积分时间多于10天时模型误差为km量级，因此在地月系这样大尺度的空间范围内，可以使用星历模型近似的分析DRO在真实力环境中的运动状态，为任务轨道设计提供依据。      

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

基于粒子群算法的多波位高度估计方法

为解决雷达斜视模式下对目标区域的高度估计问题,提出了一种基于粒子群算法的多波位高度估计方法。利用粒子群优化算法建立约束条件和目标函数,通过多次迭代使目标函数趋于一个最优值,同时得到高度的最优解。利用粒子群优化算法求解多波位测高方程组可减小方程组近似处理误差。此外,利用粒子群优化算法可随时更改波位数目,增强了该测高方法使用的灵活性,有效提高了高度估计精度。通过理论仿真和实测数据仿真分析,验证了粒子群优化算法在求解多波位测高方程组时的有效性。结果表明:该方法具有较高的高度估计精度。     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题，提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上，建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取，随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后，在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明，相比于传统的融合算法，提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性，为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域，提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先，根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值，然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化，从而得到参数的极大似然估计。在此基础上，将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示，建立了模型修正的基本方程，利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后，对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究，验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明，所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正，修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。