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。     

高速圆柱滚子轴承保持架动力学特性分析

建立了高速圆柱滚子轴承动力学微分方程,采用精细积分法和预估-校正Adams-Bashforth-Moulton多步法相结合的算法,对高速圆柱滚子轴承动力学微分方程进行求解,并对保持架的动力学特性进行了理论分析.结果表明:过大的保持架间隙比不利于保持架稳定运转;在一个套圈固定、另一个套圈工作状态下,保持架引导方式采用旋转套圈引导时,保持架打滑率较低;保持架采用外引导方式时保持架质心运动较为稳定;在内外圈同向旋转且外圈转速高于内圈转速条件下,保持架采用外引导方式时,保持架打滑率较低;在内外圈反向旋转且外圈转速高于内圈转速条件下,保持架质心轨迹变得不规则;保持架采用外引导方式时,保持架打滑率为负值.      

综合TF／TA飞行的航迹控制与仿真

在超低空突防过程中．有效的航迹跟踪控制算法是飞行器顺利完成综合地形跟随／地形回避(TF／TA)飞行任务的保证。在综合TF／TA飞行过程中，由于飞行器需作大机动飞行，纵、横向之间存在严重耦合，常规的航迹跟踪控制算法亦不适用。本文将六自由度飞机状态方程描述为纵、横向两个子系统所构成的关联大系统，并在一定的假设条件下将两者之间的耦合成分分别看作纵、横的控制量的一部分，然后利用大系统变结构控制理论，对TF／TA飞行的纵、横向的轨迹控制律进行独立设计，降低了理论研究和工程实现的难度。仿真例子表明这一方法是可行的。     

基于复杂型面薄壁零件成形的电铸试验研究

 在航空、航天领域存在诸如风洞喷管、波导元件和叶片电极等异型薄壁零件,采用常规加工方法对这些薄壁零件进行加工时存在着难加工的问题,利用一种新型的电铸技术——阴极平动式游离粒子辅助磨擦电铸技术对其进行直接成形加工。在电铸过程中,阴阳极之间添加不导电的游离粒子,随着阴极的不断运动,游离粒子能够周期性地对电沉积层产生磨擦、抛光、挤压作用,以此来提高表面质量,强化电铸层。与传统电铸技术所制备的电铸镍层进行了对比试验,试验结果表明：游离粒子辅助磨擦电铸技术能够获得表面光亮、平整电铸层;电铸层（200）晶面的衍射强度明显降低,（111）和（220）晶面的衍射强度显著提高;电铸层的机械性能也得到了明显的改善,显微硬度和抗拉强度比传统电铸工艺提高了一倍左右。以此为基础,成功制备了复杂型面叶片阴极,其显微硬度和表面粗糙度都得到了明显改善。     

飞行器轨迹优化方法综述

飞行器轨迹优化是飞行器总体设计的关键环节,特别是在现代空间飞行器和高超声速飞行器设计过程中发挥着重要作用.在全面调研国内外现有轨迹优化技术的基础上,提出了飞行器轨迹优化新的分类方式,概述了多种飞行器轨迹优化的原理和应用,并详细分析了各自的优缺点和发展趋势.最后介绍了现在实际应用的多种轨迹优化软件.     

风场中基于神经网络的炸弹弹道落点拟合分析

介绍了两种炸弹弹道落点拟合神经网络模型,对各模型的优缺点以及处理结果进行了分析。提出了采用广义回归神经网络来处理炸弹弹道落点拟合问题,弹道的落点参数、初始投放条件与风场可通过神经网络的阈值和权值来表现。仿真结果表明,应用广义回归神经网络进行弹道落点拟合,具有算法可行性好、拟合精度高、速度快等优点,而且运算简单;该方法在实战中有很高的参考价值和工程实用价值。     

一种划定反舰导弹飞行航区的方法研究

考虑到反舰导弹试验与训练的安全性,引入反舰导弹飞行航区的定义.探讨了4个影响飞行航区划定因素:舰面干扰、风干扰、陀螺漂移干扰、导弹故障干扰,构建了反舰导弹干扰作用下的全弹道模型.进而以设定的导弹参数为例,划定飞行航区,通过与实际靶试对照,验证了该方案的合理性与优越性.     

无动力滑翔弹最优抛射初始条件研究

从研究无动力滑翔弹的可攻击区大小及相应的6-D飞行轨迹角度出发,基于无动力滑翔弹运动学与动力学和中/末制导律的数学模型,通过不同初始投放条件的组合(投放高度、投放速度、投放角度),计算了大量的可攻击区及相应的6-D飞行轨迹,比较了不同组合情况下的可攻击区大小及相应的6-D飞行轨迹,得出了一组无动力滑翔弹最优初始投放条件数据.     

高超声速飞行器滑行段最优弹道的间接算法

针对高超声速飞行器滑行段非线性程度高的特点,提出了逐步细分的参数法优化策略,采用序列二次规划(SQP)算法得到了问题的次优解.在此基础上,构建了原系统的等价系统,并给出了两个系统协态变量之间的关系,提出了沿次优弹道的分段打靶法,求解等价系统的两点边值问题(TPBVP) 后,经转化得到了原问题的最优解.优化结果表明,采用逐步细分的优化策略能克服优化算法对初值敏感的缺点,快速稳定地收敛到问题的解,沿次优弹道的分段打靶法更能适应非线性程度高的系统.     

Behavior pattern mining based on spatiotemporal trajectory multidimensional information fusion

Trajectory data mining is widely used in military and civil applications, such as early warning and surveillance system, intelligent traffic system and so on. Through trajectory similarity measurement and clustering, target behavior patterns can be found from massive spatiotemporal trajectory data. In order to mine frequent behaviors of targets from complex historical trajectory data, a behavior pattern mining algorithm based on spatiotemporal trajectory multidimensional information fusion is proposed in this paper. Firstly, spatial–temporal Hausdorff distance is proposed to measure multidimensional information differences of spatiotemporal trajectories, which can distinguish the behaviors with similar location but different course and velocity. On this basis, by combining the idea of k-nearest neighbor and density peak clustering, a new trajectory clustering algorithm is proposed to mine behavior patterns from trajectory data with uneven density distribution. Finally, we implement the proposed algorithm in simulated and radar measured trajectory data respectively. The experimental results show that the proposed algorithm can mine target behavior patterns from different complex application scenarios more quickly and accurately compared to the existing methods, which has a good application prospect in intelligent monitoring tasks.