飞机抢修性设计过程的模型研究

从系统工程的角度出发,对飞机抢修性设计的基本过程进行深入研究,建立了飞机抢修性设计过程的总体规划理论模型,即8D总体规划模型,并对模型内容进行了详细地分析。最后,以某战斗机飞行操纵系统操纵面的抢修性设计为例,简要说明了飞机抢修性设计的实现过程,为飞机抢修性设计活动的开展探索了一条新路。     

一种新的高精度天文导航方法

介绍了一种新的高精度天文导航方法,该方法构建了在天球坐标系中的天文导航姿态与航向解算模型。该模型在不利用惯导姿态数据的前提下进行计算,通过构建的模型演变得到运载体的精确姿态及航向,可以有效校正惯导设备因惯性陀螺漂移而导致的姿态误差与航向误差。     

电弧加热器变参数运行技术研究

电弧加热器通过调节空气流量和电弧电流实现变参数运行,可以更接近实际地模拟飞行器再人轨道。笔者论述了电弧加热器变参数运行的技术原理、试验设备改造、测试探针研制及原理性试验等。研究结果表明：供电、供气、控制等系统经过适当改造,电弧加热器可以实现变参数运行。     

航空兵对水面舰艇编队突击作战兵力数量需求估算模型

针对作战方案制定过程中航空兵兵力数量难以估算的问题,在给出航空兵突击水面舰艇作战兵力需求计算的基本思路,对敌我双方攻防作战的初始条件进行设置的基础上,通过对水面舰艇防空作战多层抗击过程的分析,建立了航空兵对水面舰艇编队突击作战的兵力数量需求估算模型,并通过算例对该模型进行了验证。算例表明,该模型具有结构简单、便于计算、结论可行的特点。     

无人直升机自动航线飞行控制律设计与仿真

无人直升机具有悬停、小速度全向机动、大速度前飞等飞行能力,其飞行包线范围大,对飞行控制律设计的要求很高。无人直升机在进行自动航线飞行时,不仅涉及的飞行模态多,而且需要满足复杂的飞行航线需求。根据无人直升机复杂的航线飞行特点,对其航线飞行过程进行区域划分,针对不同划分区域,采用工程上常用的PID控制方法和衰减软化技术,设计了高度控制器、纵向位置控制器、横向位置控制器、协调转弯控制器和控制器问的切换算法,并进行典型航线飞行的数字仿真。仿真结果显示,无人直升机飞行航迹与设定航线的重合性较好,模态切换稳定平滑,从而验证了无人直升机自动航线飞行控制律设计的正确性,为后续工程应用奠定基础。     

再入飞行器末端能量管理段纵向剖面优化方法

摘要： 对于轨道再入飞行器,根据各阶段飞行特性和任务的不同被分为初期再入、末端能量管理以及进场着陆几个阶段.本文提出一种末端能量管理段航程及纵向剖面优选方法,通过对不同的初始航程和纵向剖面进行递推,以阻力板控制裕度最大为优化目标,选出最适应飞行器升阻特性的航程以及相应的高度动压剖面.考虑初始状态误差及气动特性偏差条件下的六自由度仿真验证所设计的纵向剖面的鲁棒性.     

RLV再入神经网络自适应姿态控制器设计

可重复使用运载器（RLV）大包线再入过程中,广泛存在模型不确定与外界干扰,会给姿态控制器的设计带来不利影响,为此提出了一种神经网络自适应控制器设计方案。基于时标分离原理设计了快、慢双回路控制结构。在此基础上设计了径向基神经网络（RBFNN）自适应律,用于在线估计模型不确定和外界干扰力矩,并在控制器中进行补偿。仿真验证表明,RBFNN 自适应控制器能良好地完成姿态跟踪控制,有效地抑制干扰力矩对姿态控制的影响。自适应律能够在线估计真实的飞行器动态和外界干扰力矩,控制器具有抗扰动能力。     

基于在线轨迹迭代的自适应再入制导

针对传统轨迹跟踪制导方法在再入飞行中无法较好适应导航模式切换等突变状况的问题,提出了一种能够有效应对制导系统输入信息不连续性的自适应在线轨迹生成方法。该方法通过实时的多项式拟合以及迭代过程确定满足终端约束条件的高度-速度剖面,并解算出当前飞行状态下所需的攻角与倾侧角指令,从而平稳、精确地将飞行器引导至末端能量管理段。通过对速度与能量、高度、轨迹倾角以及待飞航程等状态量建立解析关系,该方法拥有迭代速度快以及收敛性强的优势。仿真结果显示,该方法对输入信息的误差及跳变等不确定因素的适应性很强,在各类干扰情况下较传统方法拥有更高的制导精度。相较于传统轨迹跟踪制导方法,该方法在实际应用背景下显著地提升了制导的自主性与适应性。      

岛礁环境下空舰导弹搜索航向优选

针对空舰导弹打击岛礁区水面舰艇目标问题,由岛礁与目标的相对位置关系,将导弹搜索航向划分为 4个区域,界定了降低岛礁影响的区域;从岛目距离、弹载雷达搜索扇面、开机距离、最小间隔角等方面,研究了空舰导弹搜索航向计算方法。通过仿真实验,分析了不同最大间隔角和岛目距离情况下的空舰导弹搜索航向优选方法。     

高超声速再入飞行器的特征建模及自适应递推滑模控制

针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点,提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先,采用现有特征建模方法,将对象模型中的非线性、时变不确定性压缩至特征参量中;进一步,结合模糊神经网络,将快时变特征显式地表征在特征模型中,使得待估计的特征参量具有时不变特性,从而易于其自适应律的设计。然后,在该神经网络特征模型的框架下,设计递推形式的自适应滑模控制律,以进一步提高飞行控制系统的鲁棒性。最后,通过仿真校验了所提出控制方法的正确性和有效性。