航天器共振轨道研究

建立航天器非开普勒运动理论是航天技术发展的必然。提出了一类非开普勒轨道——共振轨 道。共振是自然界的一种普遍现象,当发生共振时,很小的输入可以使系统的状态产生较大 变化。研究表明航天器在推力作用下的非开普勒运动在参数平面内可以视为一种受迫振 动,也会发生共振现象。因此,可以利用共振原理来研究航天器的运动,称这样一类非开普 勒轨道为共振轨道。首先通过合理地选择轨道描述参数、时间尺度和推力描述方式建立 航天器共振轨道的动力学模型。然后讨论航天器在推力作用下轨道运动的振动规律,并给出 共振轨道的概念及轨道方程。最后提出基于共振轨道的机动轨道设计方法。
     

滑模方法在空空导弹制导律中的应用

针对空中机动目标,采用滑模变结构方法设计了一种空空导弹三维制导律.在考虑三维拦截的情况下,建立了导弹与目标之间的空间相对运动方程.基于滑模变结构控制理论,推导得到了俯仰和偏航通道的末制导律.对于滑模制导律固有的抖振问题,用饱和函数sta(s)代替理想滑动模态中的s印(s)函数来实现准滑动模态控制,即在边界层外采用切换控制,在边界层内采用线性化反馈控制,有效地减小了抖振的发生.数值仿真结果表明,所设计的制导律相对于比例制导律,对机动目标有更好的拦截效果.     

绕飞监测小卫星姿轨联合自适应控制研究

针对小卫星近距操作过程中轨道和姿态控制问题,建立了小卫星相对轨道和姿态的误差动力学模型。采用相对轨道和姿态联合控制策略,并考虑小卫星作业过程中质量和转动惯量的不确定性,设计了自适应输出反馈控制律,并证明了其稳定性。最后以对圆轨道目标星近距离环航为例,根据作业任务和姿态指向要求,设计了小卫星相对轨道和姿态的期望运动,应用所提出的控制策略及相应的控制律进行了数值仿真。结果表明,系统跟踪误差能够较快收敛,说明了控制策略的有效性。     

航天器上升段轨道快速重构算法

针对航天器上升飞行过程中由于干扰的影响导致实际轨道偏离初始设计轨道的问题,提出了基于状态量提前修正的航天器上升段轨道快速重构算法。使用该算法对大气干扰下上升段轨道进行了快速重构仿真分析,结果表明,该算法能够综合考虑上升段飞行过程的状态量约束、终端约束、入轨精度、重构时间等因素,实现快速重构。     

人工智能在卫星任务规划中的应用

智能规划与调度是实现卫星自主规划其飞行任务的关键。将人工智能方法应用于卫星的任务规划,以执行对地观测任务为例,将任务规划问题归于组合优化问题,建立了相应的数学模型,并应用Hopfield神经网络算法进行求解,结果表明,该方法可用于单个仪器的任务规划。     

基于Busemann双翼的三维高超声速机翼研究

为研究Busemann双翼翼型在高超声速机翼上的应用,构建了一种基于Busemann双翼翼型的高超声速机翼,研究其在高超声速流动中的气动特性和温度对其前6阶模态固有频率的影响。针对高超声速流动的复杂性和高超声速机翼涉及学科的多样性,首先从理论上证明高超声速Busemann双翼能够提高升阻比,然后通过数值模拟研究了Busemann双翼在高超声速流动中的气动特性,及其增升减阻和减小翼尖涡的机理,并使用分层理论简化高超声速机翼所涉及学科之间的复杂耦合关系,研究了温度对高超声速Busemann双翼模态的影响。结果表明：在高超声速流动中,Busemann双翼能够显著提高升阻比并减小翼尖涡的强度,相对于菱形单翼,Busemann双翼的升力系数增加了28.95%,阻力系数增大了13.58%,升阻比提高了13.53%,升阻比提高较为明显;同时,在1 300℃时,相对于菱形单翼的一阶固有频率,Busemann双翼的一阶固有频率提高了99.8%,说明Busemann双翼具有更好的抗弯能力;相对于在20℃时的一阶固有频率,Busemann双翼在1 300℃时的一阶固有频率下降了34.2%,说明不能忽略高温对Busemann双翼结构性能的影响。     

一种攻击地面固定目标的变系数比例导引律

为了提高命中精度 ,减小控制能量的消耗 ,对攻击地面固定目标且速度随时间变化的追踪器 ,推导出一种以控制能量消耗最小为性能指标的最优导引律 ,其中剩余时间的估算不仅考虑到追踪器速度大小的变化 ,而且考虑了方向的变化。同时 ,为了满足某些追踪器在碰撞点垂直入射的要求 ,给出在铅垂面内攻击时具有修正项的变系数比例导引律。仿真结果表明 ,该导引律与常系数比例导引律相比 ,控制能量少 ,脱靶量小 ,命中精度高。     

机器人运动规划方法综述

随着应用场景的日益复杂，机器人对旨在生成无碰撞路径（轨迹）的自主运动规划技术的需求也变得更加迫切。虽然目前已产生了大量适应于不同场景的规划算法，但如何妥善地对现有成果进行归类，并分析不同方法间的优劣异同仍是需要深入思考的问题。以此为切入点，首先，阐释运动规划的基本内涵及经典算法的关键步骤；其次，针对实时性与解路径（轨迹）品质间的矛盾，以是否考虑微分约束为标准，有层次地总结了现有的算法加速策略；最后，面向不确定性（即传感器不确定性、未来状态不确定性和环境不确定性）下的规划和智能规划提出的新需求，对运动规划领域的最新成果和发展方向进行了评述，以期为后续研究提供有益的参考。