基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

航空发动机机匣包容性试验研究

为了研究某型发动机机匣的包容性，在立式旋转试验器上进行了包容性试验。在进行叶片飞断转速控制时，提出1 种改 进的预置切口的方法，并通过拉伸试验和有限元法确定了切口预留面积。考虑了相邻叶片对飞断叶片的影响，制定了试验方案，获 得了叶片的飞断转速、断叶与机匣的撞击影像、转子的冲击载荷、试验过程中的轴心轨迹和机匣受到撞击后的动态响应。结果表明： 涡轮叶片在5620 r/min 转速下飞断，准确控制在预定范围内，该型机匣能够包容失效叶片，测试方案合理有效，可为航空发动机机 匣包容性试验提供参考。     

防空导弹任务规划与协同控制技术研究

针对防空导弹拦截群目标的任务需求，提出了多弹协同作战框架。考虑到实际拦截过程中弹目相对速度和角度较大的问题，建立了导弹拦截目标的能力预测模型，以确保分配结果处于导弹攻击能力范围内，并采用了改进的粒子群优化算法进行任务分配。然后为了兼顾协同制导和命中精度的要求，基于弹道成型和偏置比例导引的思想，结合一致性理论，设计了多弹时间/角度协同制导律。最后通过4枚导弹拦截3个目标的典型场景仿真，证明了方案的有效性。     

导弹智能化对惯性技术发展需求

未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。     

带有引诱角色的多飞行器协同最优制导方法

考虑我方高价值飞行器面临对方拦截器拦截时,发射两枚防御器对拦截器进行拦截的情形。针对对方拦截器采用扩展比例导引律,在4个飞行器均具有一阶线性动力学特性假设下,基于最优控制理论设计了能在拦截末端施加相对拦截角的显式协同制导律。显式协同制导律将高价值飞行器和两枚防御器三者的协同考虑在内,给出了三者最优控制输入的解析解。仿真结果表明,设计的制导律能使两防御器成功拦截敌方拦截器,且在拦截末端施加一个相对拦截角。通过与只考虑两防御器协同的隐式协同制导律进行比较,可发现显式的协同制导律在控制要求和能量消耗上,要优于隐式的协同制导律。此外,还验证了在不同发射条件下的协同制导律的稳定性。     

双机协同无源定位的飞行试验方法研究

分析了基于测向交叉定位的双机协同无源定位原理,构建了误差模型,给出了影响定位误差的因素。并从双机定位基线、目标机进入距离和目标机进入方位三个因素进行了双机协同无源定位误差的仿真。通过基于定位精度要求的试飞剖面设计,给出了两种典型的双机协同无源定位试飞航线,并给出试飞结果评估的方法和流程。     

异构多导弹系统自适应分布式协同制导

针对异构多导弹系统的分布式协同制导问题,在传统比例导引律的基础上设计出一类领航跟随分布式协同制导律。运用代数图论、分布式网络同步原理以及非线性系统一致性理论,领弹采用基于固定系数的比例导引律,从弹采用基于可变系数的参数自适应比例导引律。该领航-跟随分布式自适应协同制导律可使领弹和从弹实现对目标的同时攻击,且各相邻导弹间仅传输各自的可测状态信息,算法具有较低的通信代价和较好的可扩展性。最后给出了相关数值仿真算例,仿真结果验证了控制算法的有效性。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。