基于优化理论的GPS定位解算算法

针对传统定位解算方法存在的问题,基于优化理论的思想提出了一种新的定位解算方法——基于优化理论的最大后验估计算法.介绍了该方法的基本原理,详细给出了算法的推导过程,该方法用优化理论的思路求解系统状态量的最大后验概率估计值.它是从系统状态量、观测量的联合概率密度函数出发,将估计问题转化成优化问题,用优化问题的解法对系统的状态进行估计.在此基础上,用仿真实验验证了该方法进行定位解算的有效性.实验结果表明该方法完全解决了定位解算中的非线性问题,并拥有较高的定位精度.     

飞行性能评估主导参数选择方法

影响高超声速滑翔飞行器飞行性能的参数有很多,若在飞行性能评估中全部予以考虑会使问题复杂到难以解决,选择主导参数是解决该问题的有效途径。在建立高超声速滑翔飞行器动力学模型的基础上,提出利用灵敏度分析选择主导参数的方法。针对一般灵敏度方法在确定主导参数过程中出现的问题,引入了综合灵敏度的概念。最后,以最大射程评估中的主导参数选择为例,通过数值仿真验证了方法的有效性。     

闭环气动参数辨识的两步方法

对于闭环控制飞行器动力学系统,如果输入输出数据中含有误差和噪声,将其直接用于辨识气动参数是有偏差的。针对这个问题,利用闭环控制飞行仿真数据,采用两步方法辨识飞行器的气动参数,并与直接开环辨识的结果及参数真值进行对比,表明两步方法辨识结果较直接开环辨识方法具有更高的精度,是一种有效的闭环气动参数辨识方法。     

基于最大损伤临界平面多轴疲劳寿命预测方法

基于临界平面法,提出一种多轴疲劳损伤参量和多轴寿命预测模型,与传统损伤参量以最大剪应变变程平面为临界平面不同,该损伤参量以最大损伤平面为临界平面,考虑最大剪应变变程,作用在最大剪应变变程平面上的法向应变变程和最大法向应力对疲劳裂纹萌生与扩展的综合作用,更好地反映非比例加载产生的循环附加强化导致疲劳寿命减小的现象,并且该损伤参量不含经验常数,不需进行平均应力修正,适于工程应用.经3种材料试样多轴疲劳试验验证,该模型预测结果较好.使用该损伤参量对某型发动机涡轮盘传动臂销钉孔寿命进行预测进一步证明以最大损伤平面为临界平面的损伤参量的工程适用性.      

基于控制理论方法的翼型最大升力优化设计

使用控制理论方法建立了对翼型最大升力优化设计的模型.并且在给定约束力矩系数和约束翼型面积条件下对GAW-1低速高升力翼型进行了最大升力状态实例优化设计,验证了使用粘性伴随方法建立的以翼型最大升力为目标的多约束优化模型的有效性。     

空袭作战远距离支援干扰空域划设研究

针对远距离支援干扰空域划设确定空域大小和中心点位置这一问题,提出了一种基于最大航迹偏差和遗传算法的空域划设方法。参考飞机基本性能,考虑干扰飞机受空中风和飞行员操纵误差的影响,以航迹最大偏差为基准确定空域大小;选取干扰飞机作战时的3个常用代价指标进行加权,利用遗传算法搜索不同作战要求下空域中心点位置;最后根据建立的模型对实例进行仿真计算,并分析了不同权重下的空域位置选择。仿真结果验证了方法的可行性,有效综合了干扰时实际代价因素。     

基于hp自适应伪谱法的多脉冲导弹弹道优化设计

针对多脉冲导弹非连续助推的特点,基于hp自适应伪谱法研究了多约束多阶段的弹道优化设计问题。结合多脉冲导弹的工作过程,给出了弹道的分段准则,在考虑过载、动压及终端弹道参数等约束条件下,建立了运动学模型以及多约束多阶段全弹道优化模型。为解决Radau伪谱法处理复杂优化问题时存在的局限性,提出了一种基于hp自适应伪谱法的求解策略,对其最大射程的弹道进行了优化设计,并与传统的最大升阻比方案所得的结果进行了比较分析。仿真结果表明,该方法能有效解决多脉冲导弹弹道优化问题,射程比最大升阻比方案提高了7.8%,研究结果可为多脉冲导弹的弹道总体设计提供参考。     

Thermal Stresses and Cracks During the Growth of Large-sized Sapphire with SAPMAC Method

本文利用有限元法对冷心放肩微量提拉法(SAPMAC)生长大尺寸蓝宝石单晶过程中的热应力进行了模拟计算,应用临界缺陷理论解释了裂纹的萌生与扩展机理。研究表明,晶体内的热应力主要与晶体生长速率,环境温度和结晶取向有关;较大热应力多出现在结晶界面,放肩、收尾以及直径急剧变化等位置;最大热应力总是出现在籽晶与新生晶体的界面附近。裂纹将在临界缺陷位置产生,并在应力作用下沿a或m面扩展。计算结果与实验结果基本吻合,通过晶体生长系统和生长工艺的改进,对晶体的开裂问题得到了有效的抑制。     

Approximate Maximum Likelihood Algorithm for Moving Source Localization Using TDOA and FDOA Measurements

 A closed-form approximate maximum likelihood (AML) algorithm for estimating the position and velocity of a moving source is proposed by utilizing the time difference of arrival (TDOA) and frequency difference of arrival (FDOA) measurements of a signal received at a number of receivers. The maximum likelihood (ML) technique is a powerful tool to solve this problem. But a direct approach that uses the ML estimator to solve the localization problem is exhaustive search in the solution space, and it is very computationally expensive, and prohibits real-time processing. On the basis of ML function, a closed-form approximate solution to the ML equations can be obtained, which can allow real-time implementation as well as global convergence. Simulation results show that the proposed estimator achieves better performance than the two-step weighted least squares (WLS) approach, which makes it possible to attain the Cram閞-Rao lower bound (CRLB) at a sufficiently high noise level before the threshold effect occurs.     

基于Starlink机会信号/INS的组合导航方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)因频点单一、落地功率低、易受电磁干扰以及存在覆盖较差区域等潜在的被拒止或被干扰导致的导航系统性能降低甚至失效的问题,提出了一种基于星链(Starlink)机会信号融合惯性导航系统(INS)的飞行器动态组合导航方法。首先分析了星链信号体制,建立了基于星链星座卫星下行机会信号的瞬时多普勒定位观测模型,设计了一种基于频率细分的快速最大似然多普勒频率估计方法,然后建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的Starlink机会信号/INS的组合导航模型,并对该导航方法进行了实验及分析。结果表明,该方法可为飞行器提供长航时、连续、高精度的导航。动态飞行情况下,该方法可实现平均优于25 m的三维定位精度和平均优于0.1 m/s的速度估计精度,比相同观测时间下的惯导精度提高了1～2个数量级,显著提高了飞行器的导航精度,可为战略导航提供方法和技术支撑。