多星联合任务规划方法

针对多星对地观测系统联合任务规划问题,考虑卫星载荷具备连续侧摆能力和多种数据压缩模式的新特点,构建了多星联合任务规划模型,在此基础上设计多星联合任务规划和数传调度算法框架,实现了卫星连续侧摆成像规划算法和基于任务优先级的数传任务调度算法,最后采用实际算例进行试验,结果表明文章提出的多星联合任务规划方法能在提高完成任务数量的同时降低卫星资源消耗,满足实际应用需求。     

空间机器人退步控制器设计

 针对带任意节机械臂的空间机器人,采用退步法设计了基座姿态与机械臂受控的复合控制器。所设计的控制器以机械臂末端在工作空间中的位置和姿态、机械臂在关节空间中的关节角、关节角速度、基座姿态角和姿态角速度为反馈变量,可直接实现机械臂在工作空间的控制任务,避免了从工作空间到关节空间的运动学规划及Jacobian矩阵求导,同时,通过对基座的姿态控制能扩展机器人的功能,改善机械臂的动力学奇异特性。以某个带有6节机械臂的空间机器人为背景进行了数学仿真,验证了所设计的控制器的有效性。     

基于序列二次规划的推力矢量控制分配方法

  针对使用推力矢量控制的航天器,建立了游动发动机的数学模型,在分析了游动发动机摆角约束的基础上,提出了推力矢量控制分配问题。将该控制分配问题转化成以力矩误差最小和对变轨推力影响最小作为优化目标的多目标优化问题,引入序列二次规划进行求解,得到一种新的控制分配方法。仿真结果表明,该方法能够准确实现期望目标,验证了所提出的控制分配方法的可行性和有效性。     

Roe格式中不同类型熵修正性能分析

针对Roe格式中较为流行的3类熵修正:Muller型、Harten-Yee型和Harten-Hyman型熵修正,从理论分析入手, 辅以Euler方程为控制方程的激波管问题,前台阶流动和运动激波的双马赫反射3个数值实验,对不同熵修正的性能做了深入研究,得出如下结论: Muller型和Harten-Yee型熵修正方法作用于激波和非物理的膨胀激波2种情况:激波情况下引入的数值耗散,能根本改善"Carbuncle"现象,膨胀激波时其数值粘性也足以使膨胀激波得以耗散;而类Harten-Hyman型熵修正只对膨胀过程起修正作用,对激波情况无效,不能改善"Carbuncle"现象,该类熵修正的数值粘性较小,不足以使膨胀过程正确求解;直接采用 δ 值代替特征值的特征值修正方法效果好于传统的特征值修正方法.     

广义多圈Lambert算法求解多脉冲最优交会问题

基于一种高效高精度的Battin多圈Lambert算法提出一种考虑轨道摄动的广义多圈Lambert算法.与现有算法相比,本算法虽然原理复杂但计算流程非常简单,效率极高,分别通过几次内外循环就可满足精度要求.广义多圈Lambert算法结合一种可行解迭代交会模型构成了一个通用的多圈多脉冲交会规划框架,应用两步法求解此多变量的复杂工程优化问题,首先利用高效率的进化全局优化算法以及解析轨道模型作全局搜索,然后利用序列二次规划算法以及简化高精度轨道计算模型作局部搜索,此方法可以保证高效高精度的求解多圈多脉冲交会问题.算例表明此方法特别适用于满足实际工程约束的交会规划问题.     

自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法

为了有效利用无线自组织网络的能量,将最小连通支配集和计算几何学相结合,提出了一种自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法.首先选举能量寿命较长的节点构建能量感知最小连通支配集,保证支配节点有充足的能量完成路由转发任务.之后在能量感知最小连通支配集上面构建Delaunay三角剖分,降低节点数据发送能耗,保证链路的能量有效性和网络拓扑的平面性.在原有连通支配集失效的情况下,选举能量寿命较长的替代节点进行拓扑重构,实现动态网络能量均衡.仿真结果表明,本算法在获得小的支配集的同时延长了网络寿命.      

多层次法防空导弹弹道优化设计

为了使导弹优化的弹道更有效地杀伤目标,采用多层次法来设计防空导弹中制导段弹道.整个模型分为3层,第1层是导弹中制导段弹道,第2层是导弹末制导段,第3层是战斗部毁伤目标.第1层弹道限定中末段交班点处的弹道倾角进行优化.交班点弹道倾角作为联系第1、2层的全局变量,随它变化而产生一系列的优化弹道.第2层是导弹自寻的模型,通过Monte-Carlo仿真得到脱靶量分布的数学期望和标准差,这是联系第2、3层的全局变量.第3层由脱靶量的分布计算杀伤概率,最大杀伤概率对应的第1层弹道就是系统的最优解.多层次法表明了中制导段弹道优化设计和最终导弹杀伤概率之间的关系,使得杀伤概率这一效能指标能够作为中制导段弹道优化的指标.最后进行了拦截高空高速巡航目标和低空低速巡航目标的算例计算.      

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

抽屉式标准机柜地面通风换热性能的研究

通过抽屉式标准机柜通风换热性能的地面实验研究和数值模拟,分析了在侧进上出和下进上出两种方式下,进风流量、风道通风孔宽度及自然对流对机柜地面通风换热性能的影响。结果表明,在一定范围内增加机柜进气流量和减小通风孔尺寸可改善机柜通风换热性能。此外,对于本文所研究两种进出风口布置方式,在相同的参数状态下,机柜在微重力状态下的通风换热性能优于地面状态或者相当,因此,满足标准机柜地面状态换热要求的设计参数也会满足微重力状态的换热要求。     

基于协调组的RTI时间管理方法

针对目前运行支撑环境(RTI,Run-Time Infrastructure)时间管理方法中存在的时间推进效率低及网络带宽占用量大的问题,提出基于协调组的RTI时间管理方法并将其应用于BH RTI 2.3时间管理服务.将仿真系统中节点划分为不同的协调组并设置协调者,通过分组局部协调逐步达到全局的时间同步.实验结果表明,该方法在仿真节点时间推进速度及网络带宽占用量方面优于同等条件下的其他RTI时间管理方法.