GEO/IGSO混合区域导航星座的设计与优化算法

区域导航星座能够以较低成本和较短时间获得目标区域导航能力，且地球同步轨道是构建非极区区域导航星座的重要轨道类型。提出一种基于GEO（地球静止轨道）和IGSO（倾斜地球同步轨道）的区域导航星座设计方法。基于星下点轨迹特性构造对称星座设计参数和优化参数集，并考虑地球扁率长期摄动影响，计算星座轨道参数。以导航服务区的统计GDOP（几何精度因子）为目标函数，利用差分进化算法构建星座优化模型。以印度IRNSS的7星星座为例，仿真检验了设计和优化算法的正确性，讨论了IRNSS星座优化构型和轨道类型选取。本方法采用的对称星座设计参数少，能够提升GEO/IGSO混合区域导航星座的全局优化效率，为后续非对称星座快速提供最佳星数和构型设计。     

一种新的最速下降算法在自适应噪声对消中的应用

自适应噪声对消在很多领域有着重要应用。为了进行自适应噪声对消，提出了一种新的最速下降算法。该算法主要原理是对多元二次函数进行降维处理，使其变成一元二次函数，再应用抛物线的性质分别循环迭代地求解每一个维度上的极值。在自适应噪声对消应用中，所提算法与传统的自适应算法进行对比，具有收敛速度快，滤波效果好，滤波效果可调节，抗恶劣信噪比以及急剧变化信噪比，不需选择迭代步长，适合计算机和可编程硬件实现等优点。      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题，提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先，在已知飞行环境下，建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数，将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题，利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次，为克服WOA易陷入局部最优的缺陷，引入立方映射混沌算子改善初始种群，增强种群多样性，并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA），利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后，使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法，寻优性能明显提升，具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度；能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

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。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近，随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样，并依次构造主动学习函数，对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取，从而实现最优抽样半径的更新，通过不断的更新确定出最优抽样半径，加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度，解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题，最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法，并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比，验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

一种基于局部球面约束的GPS单频瞬时定向方法

GPS单频瞬时定向具有高精度、低成本和无需周跳检测等诸多优势,但成功率依赖于高精度的伪码测距辅助,同时对可见星数目也较敏感,不利于载体在城市峡谷等遮挡环境中的应用。针对此问题,提出一种带有局部球面约束的整数最小二乘估计方法,算法不依赖于高精度的伪码测距辅助,并充分将姿态角概略信息融入到短基线观测模型中,增强了模型强度,提高了定向解的可靠性。实际试验表明,本方法可以显著提高整数最小二乘的成功率,适用于卫星可见性受限环境下的定向解算。     

姿态遥控模式下的无人机短周期特性辨识仿真研究

为了探索姿态遥控模式下的无人机纵向短周期模态计算方法,本文以某型机为例建立了姿态遥控模式下的无人机动力学模型,并采用纵向倍脉冲信号对无人机进行了激励。根据响应结果,基于低阶等效拟配法,采用遗传算法对无人机的阻尼、频率特性进行了辨识,对比分析了时域以及频域辨识方法的结果,最后将所得方法应用于某型无人机纵向短周期模态特性辨识。结合飞行员评价表明,频域辨识拟配得出的频域特性比时域特性好,拟配精度更高;所采用的低阶等效拟配方法适用于姿态遥控模式下的无人机纵向短周期特性评价。     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量，基于特征建模的思想，提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先，针对空间目标姿态测量的需求，寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着，应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习，通过建立合理的神经网络模型和训练数据，实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后，利用目标点云仿真数据集，对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想，提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征，实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩，为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用，提供了可行的智能化工程实现方案.     

基于干扰观测器的受扰卫星姿态控制器设计与优化

对复杂环境下的卫星姿态控制进行了研究,针对存在外界干扰和转动惯量不确定的卫星姿态控制,建立了基于误差四元数卫星姿态动力学与运动学方程,在此基础上设计了反演滑模控制器,构造Lyapunov函数并从理论上证明了闭环系统的稳定性;设计非线性干扰观测器(NDO)对等效干扰进行估计,使控制器输出力矩减小,有效降低了输出饱和的风险,同时抑制了滑模控制带来的抖振;为了获得更好的控制效果,以控制器参数为优化变量,综合考虑了控制器的动态性能和被控对象的输入受限条件,建立了评价函数,利用改进的粒子群算法对控制器参数进行优化。仿真结果表明设计的控制器可行且有效,得到了较好的控制效果。