两种多天线GNSS动态定姿方法的比较

针对移动载体对姿态的需求,对两种多天线GNSS动态定姿方法,即直接法和最小二乘迭代法进行了研究.分析了定姿的原理,给出了姿态解算模型.基于车载四天线GNSS的实测数据,分别用两种方法进行了姿态解算,并用同一运动平台高精度惯导给出的姿态作为参考值,对两种定姿方法的精度和可靠性进行了分析和比较.     

里程计初始标定及误差分析

介绍了里程计的初始标定计算方法,利用该方法计算出里程计刻度系数和 航向安装偏差角。在此基础上建立了里程计刻度系数的标定误差模型和航向安装偏差角 的标定误差模型,分析各因素对里程计刻度系数标定和航向安装偏差角标定的影响,并 对误差模型简化,得出影响里程计标定的主要因素是初始航向角误差和Z 轴陀螺漂移。 最后,进行数学仿真,仿真结果与分析结果一致。     

基于MEMS陀螺的风洞模型水平姿态动态测量与精度评估

风洞实验对模型的水平姿态实时动态测量精度的要求不断提高,微小型飞行器模型、高精度的激光陀螺、光纤陀螺惯性测量单元往往在体积、质量方面受到限制,而单一的MEMS系统在水平姿态测量精度方面通常难以达到要求。采用高精度石英挠性加速度计替代MEMS加速度计,与MEMS陀螺进行组合测量。针对加速度计I/F转换脉冲量化及陀螺漂移对动态测量精度的影响,提出了一种基于速度观测Kalman滤波的水平姿态动态测量算法,以提高风洞实验中模型水平姿态的测量精度。提出了在三轴飞行模拟转台上,利用高精度激光陀螺捷联惯导系统的测量结果作为基准进行动态精度评估的方法,解决了安装误差、时间同步等因素对评估精度的影响。通过与其他几种惯性水平姿态测量方法进行精度对比,验证了该算法的技术优势。     

时滞BAM神经网络周期解的存在唯一性

研究了一类具有变系数及状态依赖时滞或分布时滞的BAM神经网络模型的周期解存在唯一性问题,利用不动点定理获得了周期解的存在唯一性条件,并应用数例说明结论的有效性。     

基于终端滑模的航天器自适应预设性能姿态跟踪控制

针对航天器姿态跟踪控制的快速性需求,提出一类自适应终端滑模有限时间控制方法,通过引入饱和函数解决了终端滑模控制器的奇异问题,并结合实际有限时间稳定概念显式地给出了系统状态收敛时间和收敛范围之间的对应关系;为在提高系统鲁棒性的同时避免控制器抖振,设计了一种新型自适应律估计并补偿未知环境干扰。进一步地,针对如遥感卫星对地扫描成像等姿态跟踪任务中存在的状态约束问题,通过在控制器中引入具有对数形式的预设性能项,使系统滑模面响应具有期望的动态过程,约束了航天器姿态跟踪误差及其一阶导数的变化范围。仿真结果表明,设计的控制器具有较高的控制精度和响应速度,满足实际任务对状态约束的需求,且其控制输出不存在奇异和抖振,具备良好的工程应用价值。     

状态变量模型建立方法

为了克服小扰动方法精度不高、稳态终值响应法动态过程不一致以及传统拟合法的随着维数增加精度下降和拟合时间长等缺点,综合了3种算法（小扰动法、稳态终值响应法和传统拟合法）的优点,设计了基于变尺度法的混合求解方法建立了航空发动机状态变量线性模型。仿真结果表明：建立的航空发动机状态变量线性模型与非线性部件级模型在动态过程响应中吻合良好,而且具有较高的稳态精度,能够保证航空发动机最终稳定值的一致性。     

一种基于NGA-QPF的航天器姿态估计方法

针对航天器姿态确定中的非线性非高斯的滤波问题,提出一种基于遗传算法的粒子滤波的航天器姿态估计方法。该方法将姿态四元数作为采样粒子进行粒子滤波,并将小生境遗传算法（NGA）引入粒子滤波算法中,以改善粒子滤波的性能;用遗传算法单独进行陀螺偏差估计,以减少粒子滤波的状态维数。该姿态估计方法保持了四元数的归一化性质,通过引入小生境遗传算法解决了重采样阶段的粒子退化问题,并且由于单独估计陀螺偏差避免了粒子滤波状态的扩展。该方法能够在较少粒子的情况下实现高效率高精度的定姿,仿真结果说明了方法的有效性。     

带有落角约束的一般加权最优制导律

以期望的落角方向为坐标轴定义了落角坐标系,在落角坐标系中建立了线性化的运动关系方程。应用Schwarz不等式,分别研究了控制系统为一阶惯性环节和无惯性环节情况下带落角约束的任意加权最优制导律,得到了制导律的一般表达式。对于无惯性环节控制系统以及加权函数为一般初等函数类型的一阶惯性环节控制系统,当加权函数的逆的一次到三次积分都能求出解析表达式时,均可以得到解析形式的最优制导律。对于不同的制导目的,应用本文结果可以方便地设计相应的制导律。对于某些特定的加权函数,所得制导律推广了现有文献的结论,并给出了指数权函数下满足落角约束的最优制导律的仿真结果。     

基于MSC.Patran/Nastran的复合材料层合板稳定性优化

建立了基于MSC.Patran/Nastran的PCL二次开发优化系统。优化分两级,第一级采用直接搜索法和正交试验法相结合优化分层厚度;第二级利用遗传算法优化铺层顺序,最终获得最佳铺层。经算例验证,该方法原理简单,易于实现,具有很强的实用性和通用性。     

飞机方案多目标优化的Pareto遗传算法

基于多目标优化问题Pareto最优解的概念,提出了一种求解非劣解集的多目标遗传算法,重点讨论了算法实现中非劣解集的筛选和适应度的计算.将该算法应用于假想的干线客机方案优化设计,要求巡航段升阻比和有用载荷系数两个目标最大,对优化结果进行了分析比较.研究结果显示出MOGA(Multi-Objective Genetic Algorithms)对飞机方案多目标优化设计具有良好的应用前景.