用遥测数据预报导弹落点的误差分析

针对利用遥测数据进行导弹落点预测这一方法 ,分析了误差源 ,在此基础上建立并编写了干扰弹道模型 ,研究讨论了这种方法在进行落点预测时所造成的预测误差。计算结果表明 ,仅仅利用遥测数据进行导弹落点预测有很大的误差 ,必须结合外测手段才能做出较为准确的落点预测     

奔月轨道的一种求解方法

月球探测器转移轨道的计算通常归结为对商点边值问题的求解，而找到一种计算效率高、迭代次数少、同时具有较好收敛性的算法对于设计者来说是一件很重要的事。本文采用建立在B平面上的参数作为目标轨道参数，改进了状态转移矩阵迭代方法，并与状态转移矩阵方法相结合使用，给出了一种奔月轨道的求解方法。该方法具有计算效率高、迭代次数少的特点，并且对轨道状态量具有良好的线性关系(即对初始条件具有良好的收敛性)。计算算例表明了这种方法的有效性。     

嫦娥二号卫星轨道设计

嫦娥二号卫星的轨道设计是在充分继承嫦娥一号轨道设计的理论和方法的基础上进行的,并在此基础上做了适应性改进。轨道设计的主要内容包括参数选择、发射窗口、速度增量需求以及嫦娥二号卫星和嫦娥一号卫星不同点的对比,提出了整个飞行轨道的设计思想。     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P-CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。     

基于Simulink的导弹三通道弹道仿真模型

运用MATLAB的Simulink工具箱建立起了导弹三通道弹道仿真模型 ,并给出一定条件下的弹道仿真结果 ,以此证明模型建立的正确性、实用性及兼容性。     

航天器再入制导方法综述

航天器再入制导方法国内外已有不少的学者进行了研究。本文对国内学者这方面的工作作一综述。目前国内研究的大多为有标准轨道的再入制导方法，且从最优原理出发对再入标准轨道进行了优化。对纵向再入制导规律也找出了最佳增益系数。侧向制导采用漏斗型开关曲线其效果良好。预测制导方法也开始了研究工作。     

旋转弹气动力建模与飞行轨迹仿真

运用一种自回归滑动平均(ARMA)的时域气动力建模方法,以计算流体力学与刚体动力学(CFD/RBD)耦合仿真的输出结果为样本,对旋转弹的非定常气动力进行建模。利用建立的气动力模型与刚体动力学方程求解模块耦合,实现了旋转弹轨迹的快速仿真,并讨论了不同的建模方式对仿真精度的影响。算例结果表明:采用气动力模型与刚体动力学方程耦合仿真技术可以在不同初始发射条件下进行旋转弹飞行姿态与运动轨迹预测,且与CFD/RBD仿真结果吻合较好,证明ARMA气动力建模方法可以在保证旋转弹轨迹预测精度的同时大幅缩短仿真时间,节省计算资源。     

基于序列近似优化算法的固体运载火箭弹道设计

采用打靶法研究固体运载火箭弹道优化设计问题。针对打靶法中智能优化算法效率、优化问题中约束条件提法等方面的不足,引入序列近似优化算法,提出算法中径向基函数高斯核宽度的高效确定方法。数值仿真实验表明,提出的方法可在基本不带来计算量增加的前提下,显著提高代理模型精度,使序列近似优化算法得到改进,提高优化效率。设计固体运载火箭飞行程序。建立弹道优化设计问题数学模型,并将模型中相关等式约束合理转化为不等式约束,降低优化问题求解难度;基于改进后的序列近似优化算法完成某固体运载火箭弹道优化,原始计算模型调用308次之后便搜索到最优解,较传统智能优化算法显著提高了优化效率,优化方案末助推级液体推进剂消耗比原方案减少25.7%。     

基于序列凸优化的高超声速滑翔式再入轨迹快速优化

针对具有热流、动压、过载以及多个禁飞区约束的再入轨迹优化问题,提出采用序列凸优化方法快速求解。利用归一化时间作为自变量解决终端时间自由问题,并引入辅助控制变量以减少序列优化结果中的高频振荡,在此基础上,通过线性化、离散化和非凸约束的凸化处理,将非凸非线性优化问题转化为二阶锥规划(Second Order Conic Programming,SOCP)问题,然后采用凸优化求解算法快速求解。数值优化结果与对比验证表明该方法能快速高效求解多约束条件下的再入轨迹优化问题,且计算效率和性能均优于传统的非线性规划方法。     

基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划

翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。