电推力器中复杂电场求解的超松弛并行算法

目前,电推力器中复杂电场的三维泊松方程求解仍存在速度偏慢、并行性欠佳等缺陷。通过分解三维求解区域,针对复杂电场提出一种超松弛并行迭代算法。将求解区域划分为多个子块,利用超松弛迭代格式构造出若干分组显式格式,分别给出不同迭代步数下的求解方程以进行并行计算。通过数值模拟,计算时间至少缩短一半以上,该P SOR方法较传统迭代格式在快速性方面取得较大进展,对电推进领域的数值仿真研究起到促进作用。     

关于非扩张映像的修正粘滞迭代格式

设H是Hilbert空间,X是Banach空间,C是H或X中的非空闭凸子集,T是C→C的非扩张映射,且f是C→C的压缩映射。受H．K．Xu对粘滞迭代算法讨论的启发,提出一种新的粘滞迭代算法,xn＋1=T[（1-αn）xn＋αnf（xn）],n≥0,其中x0∈C,C是Banach空间中的非空闭凸子集,分别在Hilbert空间和Banach空间框架下证明了序列{xn}是强收敛的。     

q-一致光滑Banach空间中的严格伪压缩映像

提出一种不用投影算子的修正的Mann遮代的循环算法,用于逼近q-一致光滑的Banach空间中有限个严格伪压缩映像的公共不动点,并证明了算法的强收敛性。本结论推广了Kim等和Zhang等关于非扩张映像的相应结果。     

方形截面导弹摇滚特性数值研究

采用隐式耦合求解RANS方程与滚转运动方程的方法研究了方形截面导弹的摇滚运动特性。耦合求解过程采用隐式处理提高了求解精度,采用强迫摇滚得到了自由滚转静导数和动导数;采用与摇滚方程的耦合求解得到了方形截面导弹模型在不同迎角下的自由摇滚历程。两种研究结果均显示随着迎角的增加,方形截面导弹将由滚转稳定变为不稳定,并形成极限环振荡,即摇滚;随着迎角进一步增加将形成滚转发散。两种分析方法所取得的结果与试验结果吻合较好。     

非凸二次约束下航天器姿态机动路径迭代规划方法

针对复杂约束下航天器姿态机动路径规划问题,首先描述和分析了航天器姿态机动过程中面临的动力学和运动学约束、有界约束、姿态指向约束,把姿态指向约束利用非凸二次型进行表述;其次从能量最优角度出发,将该约束机动问题归纳为非凸二次约束二次规划问题;然后引入线性松弛技术,将该问题转化成双线性规划问题,求出其中一个变量的凸包络和凹包络,降低求解复杂度,从而求出原问题的一个线性松弛。同时为了提高求解精度,提出一种基于评价函数的迭代规划算法,利用线性松弛求出的解作为初值,通过评价函数进行迭代规划,最终求出原问题的最优解。仿真结果表明该方法不仅可以满足复杂的姿态约束,得到全局姿态优化路径,而且能够降低能量消耗。     

失效卫星姿态接管的并行学习合作博弈控制

针对多颗微小卫星合作接管失效卫星姿态运动的问题,研究了考虑微小卫星控制约束的多星合作博弈策略学习与协同控制方法。首先,建立了微小卫星合作博弈模型,给出了能够处理微小卫星控制约束的多星合作博弈帕累托最优策略显式表达式。其次,针对微小卫星合作博弈策略学习需求,通过过去与当前时刻数据的并行使用,设计了基于并行学习的策略迭代方法,该方法放松了神经网络（NN）权值矢量学习对持续激励条件的要求。给出了为确保神经网络权值矢量估值收敛,所使用的过去时刻数据所需满足的条件,并通过Lyapunov方法分析了神经网络权值矢量估计误差的一致最终有界性。之后,采用并行学习策略迭代方法进行了微小卫星合作博弈帕累托最优策略数值解的逼近。所获得的合作博弈策略具有反馈控制形式,在进行神经网络权值矢量学习后,各微小卫星能够通过合作博弈策略的独立计算实现失效卫星姿态运动接管过程中的闭环协同控制。所设计方法避免了传统姿态控制方法所需进行的力矩分配,消除了微小卫星数量对其控制计算复杂度的影响。最后,通过数值仿真对所设计方法的有效性进行了验证。     

基于遗传算法的咸阳机场流量组合预测方法研究

引言随着我国民航事业的迅猛发展,航空器数量与基础设施建设的不成比例增长,流量控制方法已经成为日常使用的流量管理方法。流量控制中准确的流量预测是空中交通流量管理系统的关键问题之一,如何准确预测某时间段机场的流量是本文着重解决的     

基于标准弹道点的最优制导方法

由于基于需要速度的显式制导方法要确定虚拟目标点,虚拟目标点的确定要对地球扁率和再入阻力的影响进行修正,存在着百米以上的修正误差,为此提出了基于标准弹道点的最优制导方法,即将标准弹道的某点作为目标点进行需要椭圆轨道计算及最优入轨控制。提供了采用弹上迭代制导方法实现最优控制,同时给出了预测关机参数的需要椭圆轨道终端约束校正方法。该制导方法无需进行地球扁率和再入阻力的影响修正,可以减少方法误差,仿真计算证明了这一点。     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。