月球精确软着陆最优标称轨迹在轨制导方法

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆（PPL）,且满足燃耗最优性要求,基于提出的LIDAR目标点在轨自主选定的月球精确软着陆方案,对月球PPL最优标称轨迹在轨快速规划制导方法进行研究。首先针对月球PPL三维球体非线性轨道动力学模型,采用Legendre Gauss Lobatto伪光谱方法将轨迹优化的最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）,再利用SQP优化算法求解月球PPL最优标称轨迹,最后通过遗传算法对优化结果进行验证,并提出应用遗传算法提供SQP在轨规划初值数据库的方案。仿真结果表明了最优标称轨迹在轨规划方法的快速性和有效性。     

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

“暴风雪”号：渐行渐远的背影

“暴风雪”号航天飞机（11F35K1）是苏联“暴风雪”太空计划中唯一真正完成建造及发射的航天飞机,由能源火箭公司总设计师罗基诺·罗金斯基设计。1988年11月15日,“暴风雪”号无人驾驶飞向太空,这是它的第一次,也是唯一一次执行轨道飞行任务。1993年该航天项目被取消,后来存放在拜科努尔发射场的一个机库里。     

航天飞机时代终结

美国东部时间2011年7月8日11:30(北京时间23:30),阿特兰蒂斯号航天飞机在佛罗里达州的肯尼迪航天中心升空,执行STS-135任务,这是航天飞机第135次飞行,阿特兰蒂斯号第33次飞行,航天飞机第37次用于"国际空间站"的组装和维护,也是航天飞机最后一次飞行。     

诀别太空 解甲归田——记“发现”号航天飞机最后一次太空任务

好事多磨"是时候了,它们已经工作了很长的时间,创造了神话般的成就。我们会期待着它们带着荣光退役,然后下一代飞船的时代开启。"迈克尔·巴勒特这样评价航天飞机,他是本次"发现"号航天飞机任务的队员     

“嫦娥4号”中继星任务轨道确定问题初探

"嫦娥4号"任务将采用着陆器、巡视器和绕飞地月拉格朗日L2点中继星进行月球背面的探测,中继星已先期发射,进入环绕地月L2点的晕(Halo)轨道。在中继星使命轨道动力学模型的基础上,通过相关仿真工作,开展了中继星在Halo轨道上的摄动源量级及影响定轨预报的主要因素分析,结果表明:太阳光压摄动是其主要影响因素。为降低其相关影响,提高定轨精度,在太阳光压球模型的基础上,结合中继星在轨运行特点及其星体结构特点,提出了一种求解光压等效面积的方法。经仿真分析,使用修正后的太阳光压球模型进行定轨求解,速度精度可提升约一个量级。     

Risk Theta*:一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法

提出了一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法——Risk Theta*。首先以星球表面地形特征统计分析为基础提出了地形危险度指标,并建立地形危险度地图。在此基础上应用Basic Theta*搜索,以危险度最低为方向搜索最优路径。仿真实验证明,该算法能够在栅格地图上找到比A*和Basic Theta*算法危险度低得多、长度相当的任意航向路径,既显著提高了巡视器的安全性,又满足了星球巡视探测对任意航向行驶的迫切需求,因此具有较强的实用性。     

资源约束条件下舰艇编队多智能体协作规划

从分析舰艇编队对海作战的流程出发,在决策过程中引入多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论,建立了编队协同反舰作战Agent模型.针对舰艇编队Agent协作规划过程中受资源约束产生资源占用冲突的问题,建立一种主从式结构多Agent协作规划模型,并提出一种集中与分布规划相结合的MAS协作规划方法.仿真实例表明:该方法可有效实现作战编队各Agent之间的协作与协调,保证舰艇编队在满足资源约束条件下实现预期战术目标.      

中国航天的“火箭”速度

2010年,中国航天的宇航发射任务以第三颗北斗导航卫星的华丽出场拉开序幕,又以第七颗北斗导航卫星的一飞冲天压轴谢幕,漂亮的一起一合,于中国航天而言,无疑是一场精彩至极的汇报演出。一年间,中国航天共完成15箭20星的宇航发射任务,创年度宇航发射的历史新高,其发射密度之大、成功率之高和影响力之远都是史无前例的。