再入飞行器迎风面边界层转捩的数值预估

基于求解三维Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程,首先数值预估了高超声速三维流动的边界层特性;采用已有的高超声速三维边界层转捩准则,即在转捩位置Ｒｅθ／Ｍｅ＝常数,以及通过修正由ＯＮＥＲＡ提出的代数转捩模型,建立了预估三维边界层转捩的半经验数值技术并应用于三维Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程的求解。利用ＨＡＬＩＳ模型及相关的实验数据,首次进行了在Ｍ∞＝６时不同雷诺数及迎角的验证试验。预估结果表明：在不考虑     

吸气式高超声速飞行器鲁棒非奇异Terminal滑模反步控制

针对含有参数摄动、外界干扰的吸气式高超声速飞行器弹性模型,设计了一种基于新型非线性干扰观测器的Terminal滑模反步控制器。将考虑弹性模态的飞行器纵向模型表示为严格反馈形式,在传统反步法的基础上采用非奇异快速Terminal滑模控制俯仰角与俯仰角速率,优化了反步法的控制结构,并实现了系统的有限时间收敛。基于跟踪微分器设计了一种新型非线性干扰观测器,并与本文所提滑模反步方法相结合,通过对包括虚拟控制量微分信号在内的不确定性进行估计与补偿,进一步提高了控制器的鲁棒性,同时解决了"微分膨胀"问题。基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的跟踪误差于有限时间收敛至零。仿真结果表明,该控制器在存在不确定性的情况下,可以实现对参考输入的稳定跟踪。     

高超声速再入滑翔飞行器多约束轨迹快速优化

为适应高超声速再入滑翔飞行器高动态、多约束的特点,提出了一种快速轨迹优化方法.轨迹优化时将倾侧角控制曲线表示为飞行器能量参数的分段线性函数,从而使纵向轨迹优化问题转化为多维非线性规划问题,并采用序列二次规划(SQP,Sequential Quadratic Programming)方法进行优化求解.横侧向轨迹控制采用偏航角跟踪视线角的方法,设计了视线角误差走廊边界随速度变化的取值,研究了倾侧角反转策略,避免了传统优化中求解倾侧角反转时刻所需的迭代运算.仿真结果表明:该轨迹优化方法在一般高性能微机上生成一条约10 000 km左右的飞行轨迹耗时约5 s,具有较快的优化速度,且精度较高,有一定的工程应用价值 .      

考虑禁飞区规避的预测校正再入制导方法

针对升力式高超声速飞行器再入滑翔侧向制导问题,提出了一种考虑禁飞区规避的预测校正制导方法.纵向制导采用落点误差预测与指令校正相结合的方式,不断更新倾侧角的幅值,实时修正轨迹纵程.侧向制导设计了一种倾侧角反转逻辑的切换机制,利用航向角误差走廊和航向角导向区域控制飞行器的侧向运动.CAV-H再入滑翔飞行器制导仿真实例表明,该方法不依赖于标准再入轨迹,能够导引飞行器规避禁飞区约束.Monte Carlo仿真验证表明,在随机初始扰动和误差存在的情况下,该制导方法具有良好的鲁棒性.      

某型无人机数据通信系统设计与实现CSCD

为了实现无人机系统的飞行操纵和机载任务设备控制,设计了数据通信系统。介绍了系统基本工作原理和主要功能组成,并对数据通信系统的功能要求和技术指标进行了分析,按照基本功能单元,对系统软硬件进行了模块化、组合化设计。飞行试验表明该设计达到了系统技术指标要求,满足系统对数据通信系统的功能性要求。     

基于改进萤火虫算法的小卫星质量特性调整 #br#

摘要： 为了消除小卫星在轨运行过程中因燃料消耗等原因造成质量特性变化的影响,提出一种基于改进萤火虫算法的卫星在轨质心调整方法.该方法运用萤火虫算法对PID控制器的参数整定进行优化,针对收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,引入自适应步长因子对算法进行改进.算法通过编程注入星载计算机,进而控制电机调整机构完成卫星在轨质心调整.依托于地面气浮平台进行半物理仿真实验,实验结果表明改进算法在第48次迭代完成PID参数整定,相较于其他算法具有更快的收敛速度和动态响应特性.基于改进算法的调整系统可在59 s将单轴质心偏移量减小到精度要求,验证了系统在小卫星质量特性调整上的实时性和稳定性.     

高动态下的星体目标质心提取方法

高动态情况下,星点像斑在星敏感器探测器上会呈现出拖尾现象,星点质心无法被准确提取。针对上述难点,本文提出了一种高动态条件下基于差异哈希算法的星点质心提取方法。该方法分为三步：第一,建立动态星斑的数学模型;第二,利用差异哈希算法和汉明距离实现星跟踪窗口内星体目标粗定位;第三,在粗定位区域使用阈值分割与连通域法提取星点质心。实验结果表明,该方法能够适应各种长度的曝光时间,并实现星敏感器在3（°）/s条件下的稳定跟踪。在曝光时间50ms,角速度3（°）/s的条件下,星对角距误差为13”,平均提取率为96%,相比于传统方法,分别提高了29.6%和22.9%。     

基于混合动态信念传播的多无人机协同定位算法

针对多无人机(UAVs)协同定位问题,提出一种基于混合动态信念传播的定位算法。在部分无人机GPS信号丢失的情况下,该算法可根据其他无人机的GPS观测,相邻无人机之间的相对距离观测,以及无人机加速度计的输出,对每个无人机的位置和速度状态进行分布式在线估计。首先用因子图模型描述多无人机的联合信念状态,接着给出一种混合动态信念传播推理算法计算图模型中的每个变量节点(对应于每个无人机)状态的边缘后验分布。推理过程仅包括每个无人机对自身局部信息的处理以及相邻无人机之间的信息交互,因此该算法可完全分布式实现。通过仿真实验以及与传统协同定位算法的比较,表明了本文算法的有效性。      

Spectral response of Experimental Geodetic Satellite determined from high repetition rate SLR data

The design of the retroreflector array (RRA) of the fast spinning Experimental Geodetic Satellite (Ajisai) allows to determine orientation of its spin axis by means of frequency analysis. Moving spectral analysis (MSA) of the simulated Satellite Laser Ranging (SLR) data gives information about frequencies which can be obtained for the whole range of the incident angle between the laser beam vector and the spin axis of the spacecraft. This frequency signal changes as the incident laser beam crosses consecutive rings of the RRA.