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。     

无人机栖落机动建模与轨迹优化

对固定翼无人飞行器栖落机动的纵向运动进行了气动特性建模与轨迹优化设计。通过运动捕捉系统测量获得试验滑翔机实时飞行数据,并结合统计学原理和平板气动理论建立了气动模型和动力学模型。针对所建立的模型采用GPOPS优化工具箱设计了栖落机动标称轨迹。优化结果表明,不同初始速度条件下执行栖落机动的空间需求不同,但最终都可以实现以相同的栖落速度落到同一位置。     

多飞行器动态目标追踪协同控制研究

多飞行器追踪动态目标是一个协同控制问题,需要根据目标飞行状态,协同各个追踪飞行器的飞行状态,最终能够在某动态的最佳点实现同时到达。考虑到目标具有较强的机动性,轨迹通常为非线性的,设计了一种基于非线性轨迹预测的、以剩余时间为控制变量的一致性控制方案。仿真结果表明,提出的控制方案能够实现空间位置相距较远的多飞行器动态追踪,具有较好的灵活性和收敛性,目标轨迹的预测结果与实际轨迹误差较小,恰当的轨迹估计有助于缩短追踪时间,提高追踪效率。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

基于NFTET的高超声速飞行器鲁棒轨迹重构设计

考虑高超声速飞行器故障下安全再入飞行问题,针对飞行器发生较大故障的情况,提出了基于相邻可行轨迹存在定理(Neighboring feasible trajectory existence theorem,NFTET)的鲁棒在线轨迹重构算法。在标称情况下基于反馈线性化预测校正制导算法生成满足各种约束条件的再入轨迹;由于NFTET只适用于发生较小故障的情况,为保证较大故障下飞行器仍能以较高精度安全着陆,基于NFTET理论设计了鲁棒轨迹重构算法,得到了较高落点精度的飞行轨迹。仿真结果表明,本文所提出算法能有效解决飞行器较大故障下的安全再入轨迹重构问题,提高了飞行器的自主容错能力。