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431.
RLV应急再入轨迹规划问题的动态伪谱法求解   总被引:1,自引:0,他引:1  
呼卫军  周军  常晶  卢青 《宇航学报》2015,36(11):1255-1261
针对可重复使用运载器(RLV)的应急轨迹规划问题,提出了动态伪谱法,实现了目标变更与能力下降情况下的轨迹重构。该方法将应急轨道规划问题转换为动态全局规划问题,基于Legendre-Gauss-Lobatto伪谱法进行了连续最优问题的离散化处理,推导了连续Bolza问题与离散化谱方法的一致性,并基于拉格朗日算子进行了性能指标优化。考虑到非连续最优解的收敛困难,给出了高效的初始配点和动态规划算法。最终的仿真结果表明所提出方法可有效实现再入轨迹重构,适应气动力系统20%的拉偏,且终端约束精度小于10m。  相似文献   
432.
运载火箭的入轨段运动对入轨精度的影响很大,为避免扰动干扰,提出了一种自抗扰预测制导方法。首先,基于运载火箭三自由度模型,引入平均重力场、简化终端约束的处理形成了改进的轨迹规划算法,加快了收敛速度,能够适应在线轨迹规划的需要。然后,设计了自抗扰轨迹跟踪器,与在线轨迹规划算法结合形成了自抗扰预测制导方法。数值仿真结果表明,所提自抗扰预测方法在应对推力故障及其他典型偏差干扰时均有较高的入轨精度和鲁棒性,可为运载火箭入轨段制导控制系统的适应性提供参考。  相似文献   
433.
对MTBF很高的可修系统,在生产线上很难进行可靠性控制。本文基于可修系统的使用数据提出了一种可靠性控制图,它能评估出系统在使用中的可靠性,并能通过信息反馈控制产品在生产中的可靠性。  相似文献   
434.
权申明  王松艳  晁涛  杨明 《宇航学报》2020,41(6):820-828
针对可重复使用运载器(RLV)在末端区域能量管理阶段可能存在减速板故障而无法精确控制速度大小,导致无法稳定到达着陆窗口的问题,提出一种考虑减速板故障下的在线RLV末端区域能量管理算法。首先给出减速板卡死故障下的飞行器运动模型,并分析其对飞行器运动产生的影响。然后,在能量走廊内设计纵向标称轨迹,结合飞行能力,设计有限时间轨迹跟踪控制器跟踪地面侧向几何轨迹。最后,分析动压剖面与飞行距离之间的关系,提出减速板卡死故障下的在线修正动压剖面算法,将传统的动压剖面四参数求解简化为单参数更新问题,避免动压剖面的迭代,简化计算流程。仿真结果表明,所设计的算法在减速板故障且存在气动不确定性时,能够顺利到达自主着陆窗口,具有鲁棒性。  相似文献   
435.
436.
贝叶斯方法常用于小子样场合下航空航天等领域中可修系统的可靠性评估,由于一些不确定因素影响致使无法精确收集先验信息和/或可修系统的故障信息,但却可获得其上下界信息。针对区间不确定信息情形,提出多台可修系统当其失效过程服从幂律过程(PLP)时的贝叶斯可靠性分析方法,将信息先验下PLP模型基于区间信息的贝叶斯分析转化为所求目标函数恰是该先验下PLP模型传统贝叶斯分析的约束优化问题;通过具体工程实例对本文所提方法的可行性、有效性进行验证。结果表明:本文所提出的贝叶斯可靠性分析方法能够为小子样场合下,考虑不确定性因素影响时可修系统的可靠性评估问题研究提供一种值得参考的方法。  相似文献   
437.
基于组合导航技术的光纤捷联系统在线标定   总被引:6,自引:1,他引:5  
张小跃  张春熹  宋凝芳 《航空学报》2008,29(6):1656-1659
 将光纤捷联系统惯性测量单元(IMU)输出误差分解成零偏误差、标度因数误差、失准角误差和随机白噪声几个部分,建立了系统误差模型,基于此模型设计卡尔曼滤波器引入高精度外部信息源对IMU进行在线标定。将此方法应用于某光纤捷联系统进行跑车试验,结果表明:引入外部信息源进行在线标定与补偿后系统纯惯导精度显著提高,本文建立的系统误差模型和在线估计方式有效估计了IMU输出误差,实现了系统在线标定,提高了系统实用精度。  相似文献   
438.
齐乐华  史忠科 《航空学报》2008,29(4):1055-1060
 液态浸渗挤压是一种可以由液态金属直接成形复合材料管、棒、型材的新工艺,针对该工艺过程参数和成形过程难于控制的现存问题,在对其辨识建模特点进行深入分析的基础上,采用基于U-D分解的非线性模型和参数在线估计方法,辨识出液-固挤压铝基复合材料过程的动态模型。实验结果表明,该方法可以提高模型和参数在线估计的计算效率和数值稳定性,辨识模型能很好地反映系统的动态特性,说明该在线估计方法工程应用的有效性,同时也为液-固挤压复合材料工艺的实际应用和过程控制奠定了基础。  相似文献   
439.
谭述君  何骁  张立勇  吴志刚 《宇航学报》2021,42(10):1228-1236
为了提高运载火箭上升段飞行中推力故障下轨迹重规划的计算效率,提出了一种基于智能决策的在线轨迹重规划方法,将原问题转化为最优救援轨道的在线智能决策和成熟的燃料最优轨迹规划问题进行求解。通过离线求解不同故障状态对应的轨迹重规划问题,建立"故障状态-救援轨道"样本集,基于径向基神经网络建立最优救援轨道的决策模型,并将决策模型装订箭上。在实际飞行中以当前故障状态作为输入,利用决策模型可在线快速决策出最优救援轨道根数,进而求解以救援轨道为目标轨道的燃料最优轨迹规划问题,从而完成推力故障下的在线轨迹重规划。数值仿真表明,与直接求解轨迹重规划问题相比,该方法的计算效率提高了两个数量级以上,同时给出一致的最优救援轨迹。  相似文献   
440.
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