高超声速滑翔飞行器再入段制导方法综述

针对高超声速滑翔飞行器再入飞行段,回顾了制导技术的发展历程和研究现状。建立了高超声速滑翔飞行器运动模型,并分析了再入段的路径约束、终端约束和地理约束。将再入制导方法分为三类：标准轨迹制导方法、预测-校正制导方法、混合制导方法,分别对研究现状进行了综述。然后,专门针对侧向平面制导方法进行了讨论和分类,根据飞行任务不同分为了常规约束的制导问题与附加地理约束的制导问题两类。最后,对再入制导方法进行了总结,并结合未来高超声速滑翔飞行器的任务需求,展望了再入制导技术的发展方向。     

基于轨迹在线规划与跟踪律在线计算的自适应再入制导方法

针对高超声速飞行器非标称再入飞行任务的高精度自主制导问题,研究了一种基于轨迹在线规划与跟踪律在线计算的全自主自适应制导方法.该方法基于拟平衡滑翔条件与高精度的规划模型在线生成满足多路径约束的参考轨迹,在跟踪参考轨迹时引入符号函数法在线计算线性二次调节器的反馈增益矩阵,以获得高精度的自适应跟踪律.最后通过远程、近程两种工...     

高超声速伸缩式变形飞行器再入制导方法

针对高超声速变形飞行器再入制导问题,提出了一种采用伸缩式机翼的高超声速变形飞行器外形方案,建立了含有展长变形量的气动模型和动力学模型。将该变形飞行器的展长变形量扩展为控制变量,分析了倾侧角、展长变形量和终端航程、高度之间的关系。在此基础上,利用倾侧角和展长变形量在线预测剩余航程和终端高度,通过数值方法校正2个控制量以满足航程约束和高度约束,通过航向角走廊确定倾侧角符号。仿真结果表明:该变形飞行器再入制导方法制导精度高,相比于传统固定外形飞行器终端约束能力更强、轨迹更加平滑,且在扰动条件下具有一定鲁棒性。      

考虑射程损失的高超声速飞行器突防弹道分析与设计方法

研究了高超声速飞行器突防机动造成速度损失进而影响射程的问题。高超声速飞行器在面对拦截威胁时需要靠自身机动进行躲避,而机动躲避将会使得飞行状态产生偏离,进而影响高超声速飞行器射程。针对此问题,首先分别建立弹道式和滑翔式高超声速飞行器运动学和动力学模型,然后考虑突防机动过程中造成的速度、弹道倾角等弹道参数变化,分别对弹道式和滑翔式高超声速飞行器的射程与弹道参数关系模型进行构建,得到突防机动-射程变化关系。之后, 通过数值仿真对突防机动-射程变化二者之间的关系进行验证,结果表明弹道式和滑翔式高超声速飞行器的机动均会导致射程变化,且变化规律与理论分析基本一致,验证了所提出突防机动-射程变化模型的正确性和有效性。最后,基于突防机动-射程变化模型,针对两种高超声速飞行器分别给出对射程变化影响较小的突防机动策略,为提升飞行器飞行性能提供理论和方法基础。     

基于能量的高超声速飞行器再入混合制导方法

针对大升阻比高超声速飞行器滑翔再入制导问题,提出一种基于能量的混合制导方法.建立以能量为自变量的三自由度运动学方程,利用拟平衡滑翔特性将过程约束转换成倾侧角约束.纵向制导在初始下降段采用固定数值倾侧角飞行,在拟平衡滑翔段基于剩余航程随能量单调变化的特性将标准轨迹进行分段,然后分段进行在线预测校正制导.侧向制导基于横程与能量的近似线性关系,设计了由分段漏斗形横程走廊控制的倾侧角反转逻辑,以保证侧向制导精度.分析研究和仿真结果表明该方法易于实现,有效减小了制导指令的解算时间,制导和落点精度高,且对再入初始偏差及过程扰动不敏感.      

一种高超声速滑翔再入在线轨迹规划算法

为了提高滑翔再入飞行器响应动态任务的能力并提高其制导系统的鲁棒性，建立了高超声速滑翔再入轨迹规划问题的一种在线求解算法。该算法以一列凸子问题来逼近原问题。通过选择以弧长为自变量并引入对数速度代替速度作为状态，使得动力学方程的非线性大为减弱，同时使动压和热流约束完全成为线性约束。通过使用类似于混合整数规划中割平面的思想处理禁飞区约束，尽可能避免了不必要的计算。通过直接以气动系数和大气密度的乘积作为控制量，构造伪线性控制模型，进一步减弱非线性。非凸约束被适当松弛，以保证子问题的可行性。为了避免过度松弛，利用离线给定的高度和速度上下边界估计对应的参数，以加速收敛。以X-33再入任务为例验证了所提算法的有效性。该算法可以以简单的常值函数为初值并在数次迭代后收敛。      

考虑禁飞区规避的预测校正再入制导方法

针对升力式高超声速飞行器再入滑翔侧向制导问题,提出了一种考虑禁飞区规避的预测校正制导方法.纵向制导采用落点误差预测与指令校正相结合的方式,不断更新倾侧角的幅值,实时修正轨迹纵程.侧向制导设计了一种倾侧角反转逻辑的切换机制,利用航向角误差走廊和航向角导向区域控制飞行器的侧向运动.CAV-H再入滑翔飞行器制导仿真实例表明,该方法不依赖于标准再入轨迹,能够导引飞行器规避禁飞区约束.Monte Carlo仿真验证表明,在随机初始扰动和误差存在的情况下,该制导方法具有良好的鲁棒性.      

人类何时才能突破高超声速屏障

高超声速飞行在广义上可泛指在大气层中马赫数大于5的飞行。在这个意义上,飞船、航天飞机(包括美国的X-37B)、导弹的再入段,都有一段是高超声速飞行,包括它们的上升段,也有一段是高超声速飞行,但它们都没有进行高超声速巡航,遇到的问题相对简单。在本文中我们着重讨论用吸气式发动机在大气层中进行高超声速巡航的飞行器,以及用火箭助推到高空然后滑翔     

高超声速再入滑翔飞行器多约束轨迹快速优化

为适应高超声速再入滑翔飞行器高动态、多约束的特点,提出了一种快速轨迹优化方法.轨迹优化时将倾侧角控制曲线表示为飞行器能量参数的分段线性函数,从而使纵向轨迹优化问题转化为多维非线性规划问题,并采用序列二次规划(SQP,Sequential Quadratic Programming)方法进行优化求解.横侧向轨迹控制采用偏航角跟踪视线角的方法,设计了视线角误差走廊边界随速度变化的取值,研究了倾侧角反转策略,避免了传统优化中求解倾侧角反转时刻所需的迭代运算.仿真结果表明:该轨迹优化方法在一般高性能微机上生成一条约10 000 km左右的飞行轨迹耗时约5 s,具有较快的优化速度,且精度较高,有一定的工程应用价值 .      

高超末段机动突防/精确打击弹道建模与优化

针对高超声速飞行器再入末段机动突防、精确打击问题,从最优控制角度出发,提出了一种考虑拦截弹动力学特性的最优机动突防弹道优化方法,获得了高超声速飞行器的最大机动能力。该方法将拦截弹运动模型引入突防弹道优化的模型中,通过施加约束限制拦截弹按照比例导引律飞行。根据飞行任务和交战双方的弹道特点分段,结合各段的任务和特性,分别提出了突防性能指标和精确打击性能指标等,并通过加权函数将各个独立、矛盾的性能指标统一,建立了多对象、多段、多约束机动突防弹道优化模型,采用Radau多段伪谱法（MRPM）进行求解。针对该问题求解的初值敏感、可行域窄等问题,提出了一系列弹道优化策略,提高了收敛速度和求解精度,最终获得了最优机动弹道,并通过协态映射原理对其最优性进行了验证。结果表明,该方法能充分发挥高超声速飞行器的机动能力,获得满足落点精度要求的突防弹道,相对已有方法,将脱靶量提高了1~2个量级。灵敏度分析表明,该弹道对拦截弹的发射时间不敏感。      

基于混和寻优算法的时域低阶等效系统方法

现代高增稳飞机的阶次高达几十阶,需要将其降阶为具有特定形式的低阶等效系统才能与已有的飞行品质规范相比较,从而评价其飞行品质并改进飞控系统的设计.相对于频域等效系统方法,时域低阶等效系统方法可以在线采集系统的输入及输出数据,充分考虑各种非线性因素的影响,在飞机飞行品质评价时,对等效系统相关参数进行在线估计,具有较强的实用价值.针对时域等效拟配提出了一种混和寻优算法,即模式搜索-模拟退火法,该算法较好地克服了局部寻优和全局寻优的缺点,并在寻优过程中加入了对参数范围的限制,寻优结果可以快速收敛于全局最优解,并且不受初值变化的影响,对飞机飞行品质的在线评价具有重要意义.      

捷联惯性导航系统的姿态算法

非互易向量的确定与补偿是影响高动态、恶劣振动环境下捷联惯性导航系统姿态矩阵计算的重要问题.为了补偿由此引起的圆锥误差,对一些传统算法进行了分析和研究.由于以往各种算法过多过杂,不便于工程中选用,所以通过对传统的各种姿态算法的原理及数学形式进行归纳分析和研究,提出了通用的算法公式.另外,还提出将剩余误差表示为采样时间与角振动频率乘积的幂次,并根据此幂次来评定圆锥补偿算法的精度的方法.在此基础上,对所提出的通用姿态算法公式进行了误差分析,得到了关于算法精度和参数之间关系的一些结论,为其参数选择提供了选择标准,有工程实用价值.     

一种基于非视距误差补偿的协同定位算法

非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位技术的定位精度有很大影响。针对此问题,根据NLOS环境下附加时延和由信道决定的均方根时延扩展的联合统计特性,估计NLOS误差的均值和方差,对定位算法测量值和系统测量误差协方差进行修正,并采用时变权重的粒子群算法与Chan算法相结合的协同定位算法进行定位计算,具有良好的全局搜索与局部搜索最优解的能力。仿真结果表明,在NLOS环境下,相比于单一算法,协同算法定位精度提高30%左右,在一定程度上抑制了NLOS误差的影响,满足室内定位的要求。     

网络图中边集束优化问题

网络规模增大和复杂度提高造成的节点遮挡覆盖和边交叉阻塞等问题成为网络可视化研究的热点.针对网络中出现的视觉凌乱问题,以空间位置和群组关系为出发点,从网络中独立的边和群组两个层次,以边汇合的角度研究边集束技术,将网络中临近的边集聚成束以降低视觉复杂度,提出和改进了分段力导引算法(FDA)简化模型和群组边相容的网络图边集束模型.其中分段集束模型,提出以二次样条曲线表示网络边,通过样条控制点进行迭代汇聚的方法,实现了网络中边的集束;针对分段集束模型中部分连线过度弯曲问题,提出通过CNM聚类算法将网络进行群组划分,在群组结构的基础上对组内连线应用边相容原则,根据连线的匹配系数计算其集束程度的方法,网络图集束后曲线扭曲变形减少,曲线过渡更加平滑.选取国内航空网络作为案例,通过两种边集束模型进行网络图简化,分析结果表明,国内机场的群组结构具有地理属性的相近性,航空网络在整体上呈现出明显的十字脉络,东西走向和南北走向的航线分别汇聚集结成束,表现了航空网络建设在南北和东西方向的总体趋势.本集束简化算法适用性广,绘制的网络图具有良好的视觉效果和可读性.      

基于混合遗传算法车间多工艺路线批量调度

结合启发式分派规则和模拟退火算法,给出了改进的遗传算法——遗传退火算法(GASA,Genetic Algorithm-Simulated Annealing Algorithm).该算法采用新型POX交叉算子,通过结合模拟退火算法,有效地避免了基本遗传算法解决车间调度早熟的问题,并通过实验验证了该算法的有效性.基于GASA研究了航空复杂产品制造车间中,考虑生产批量、生产转换时间、允许多设备加工路线的车间静态与动态调度问题,分析并验证了不同分批方法对考虑以上因素的车间生产调度结果的影响.该算法已应用到某航空车间生产计划与控制系统中.      

卫星星座优化设计的分布式遗传算法

遗传算法在区域卫星星座的优化设计中可以得到很好的结果。但使用遗传算法时，往往计算量很大，星座规模较大时会带来计算上的困难。充分利用计算机网络的空闲计算资源进行分布式计算可以解决这一问题，文章提出了相应的分布式计算模型，给出了实现方法，算例表明分布式遗传算法效率很高，该分布式计算方法也可以推广到其他应用领域。     

基于LM优化算法的神经网络在航空发动机转子故障诊断中的应用

针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种改进BP算法:LM(Levenberg-Marquardt)优化算法和SCG(Scaled Conjugate Gradient)算法,应用这两种算法对航空发动机转子故障进行诊断研究,比较它们之间的研究结果,仿真和实验表明LM优化算法比SCG算法具有更高的准确度和较快的收敛速度,可行性更强。     

动态总方差设计及其快速算法

Allan方差法分析随机误差时存在2点缺陷,一是长相关时间下估计值震荡较大,二是无法跟踪信号的动态变化。本文融合总方差法和动态Allan方差法的思想和优势,提出了动态总方差法。首先使用窗函数截取原始数据,然后对窗内数据进行延拓,对延拓后的数据进行总方差分析,得到原始信号的局部随机特性,随着窗函数的滑动可以得到原始信号的随机变化特性。经验证,动态总方差法同时解决了Allan方差法存在的2个缺陷。最后设计了半球谐振陀螺（HRG）的线振动试验验证此算法的有效性,分析结果表明动态总方差法在分析精度和使用的数据量上具有优势。但是动态总方差法又存在计算量大、分析速度慢的问题,因此本文又推导出了动态总方差法的递推公式,从而给出了动态总方差的快速算法。      

按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法

解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.     

一种有效的软件结构图的布图算法

信息的可视化表示是帮助理解软件结构的重要手段.结构化软件中的复杂的模块调用为软件结构的分析和理解带来不便,为此提出一种以模块连接度(扇入扇出系数和)为特征的广义张量平衡算法,以图形方式直观地表现出模块之间复杂的调用关系.具体讨论了算法应遵循的原则,给出了算法的可操作规则集.实践证明,该算法布出的图形具有高度的对称性和紧耦合性,且层次分明,线间交叉少,同时符合图形语义要求和协调性原则.