基于遭遇点预测的比例导引与多平台接力制导交接律设计

为实现舰艇编队的区域防空,要求舰空导弹具有超视距协同制导能力。针对这一问题,在比例导引剩余时间估计的基础上,给出了基于遭遇点预测的舰空导弹超视距比例导引制导方法。在多平台接力制导过程中,为避免由多种误差因素造成的导弹控制指令的突然变化,引进平滑因子,在给定时间内完成制导指令的平滑交接。仿真结果验证了设计方法的有效性。     

分布估计算法在飞翼飞行器控制分配中的应用

针对飞翼飞行器多操纵面气动布局的结构特点与当前控制分配方法中存在的不足,提出了以多操纵面协调控制的综合效果尽量接近期望单操纵面控制的效果为优化目标,得到了多操纵面控制分配的连续多变量目标函数,并给出基于分布估计算法的控制分配求解策略,完成了飞翼飞行器多操纵面的优化分配。仿真结果验证了该方法的有效性。     

海洋环境对吊放声纳作战使用影响研究

作战海域海洋环境对航空吊放声纳工作深度、探潜能力有重要影响。文中以声纳方程为基础,分析了作战海域海况、深度等海洋环境因素对吊放声纳作战使用及探测能力的影响,为合理使用吊放声纳提供了依据。     

侧风对舰载直升机悬停性能的影响

针对舰载直升机小速度、大侧滑的飞行状态,采用了旋翼非均匀入流模型,导出了直升机在风场中的运动方程。以某型机为例,对不同风速条件下直升机悬停时的平衡特性进行了计算分析。计算结果表明:左侧风对该机悬停性能影响最大,而尾桨操纵裕度要求左侧风速不能超过30m/s,与同类直升机的飞行数据吻合。分析模型为制订舰载直升机的风险图提供了理论依据。     

捷联惯性导航传统比力积分算法与对偶四元数算法的比较研究

捷联惯性导航速度更新算法中,将载体坐标系中的比力积分增量变换到导航参考坐标系中,载体姿态变化的影响通常采用一阶近似模型进行计算。本文分析了包括角振动和加速运动的动态运动下一阶近似模型的局限,在典型角振动及加速运动条件下对忽略姿态变化二阶项造成的速度更新误差进行了理论分析。通过比较,揭示了对偶四元数比力积分算法精度高于传统比力积分算法的原因,即和传统比力积分算法相比,对偶四元数比力积分算法等价于考虑了载体姿态变化影响的二阶项。通过典型角振动及加速运动条件下传统捷联惯性导航算法和对偶四元数导航算法的仿真比较,对理论分析结果进行了验证。     

阵地测量对雷达组网作战中交叉定位误差的影响分析

根据雷达组网作战中交叉定位的工作原理,分析了影响交叉定位测距误差的因素。根据阵地测量的实际情况,分析了阵地测量对交叉定位中基线长度和目标视角测量误差的影响。最后通过绘图分析了阵地测量对交叉定位测距误差的影响,得出了阵地测量精度对交叉定位测距误差的影响较大等重要结论。     

三轴转台外框架结构形式对比分析

基于有限元方法,对某项目三轴转台的外框架两种结构进行静态、动态的分析比较,通过两种框架形式的重量、转动惯量、变形、等效应力、谐振频率的对比,最终确定了该转台外框的较优结构。     

GPS/SINS超紧组合导航的性能分析

GPS接收机在高动态环境下很容易失锁,特别是载体的高动态造成的应力对接收机载波跟踪环影响很大。为了解决高动态环境下的组合导航,分析了GPS接收机载波跟踪环的测量误差和跟踪门限,采用惯导速度辅助GPS接收机跟踪环路的超紧组合结构。超紧组合需要涉及到GPS接收机跟踪环内部编排及高动态环境下的实验数据,难度较大。针对超紧组合仿真专门开发了GPS实时软件接收机、高动态GPS中频信号仿真器和惯导模拟器并构建了一个完整的GPS/SINS超紧组合仿真系统。仿真结果表明,该超紧组合导航系统可以跟踪50g的加速度和10倍音速。     

民用航空发动机单元体送修工作范围决策

为了对航空发动机单元体送修工作范围的制定提供决策支持,实现决策的自动化和智能化,在分析航空发动机送修目标的基础上,提出了一种面向目标的单元体送修工作范围决策方法,从时寿件、适航指令/服务通告、硬件损伤、软时限、排气温度裕度五个方面分两步进行单元体送修工作范围的制定.针对决策过程中单元体性能恢复分配存在的难点,建立了以成本最小为目标的优化模型,分别采用动态规划和启发式算法对模型进行了求解,通过对求解结果的比较,给出了两种算法的适用环境.最后将提出的决策方法应用于一个原型系统,在某个航空公司的试用表明了提出的决策方法是有效的,能够满足航空公司的需求.      

单向陶瓷基复合材料阻尼计算方法

根据陶瓷基复合材料界面脱黏区及黏结区纤维和基体的应力分布,分析了拉伸和卸载时纤维相对基体的滑移机制,发展了单向陶瓷基复合材料阻尼的计算方法,并进行了数值分析.结果表明:①陶瓷基复合材料本身固有黏弹性阻尼很小,材料发生基体开裂后,界面滑移而引起的摩擦耗散成为材料主要的阻尼机制;②减小界面剪应力或减小纤维体积含量可以改善材料的阻尼性能;③材料阻尼随裂纹间距的增大而减小.