直升机气动布局参数对飞行性能的推荐域分析

直升机气动布局参数对直升机的飞行性能有着显著的影响,使用多目标粒子群优化算法可以求解气动布局参数对飞行性能的推荐域,根据指标要求或者原准机型得到一组可以接受的飞行性能目标,求解直升机气动布局参数的推荐域,使得推荐域内气动布局参数组合的对应飞行性能不低于飞行性能目标,进而配合其它限制完成参数优化。根据这一方法对算例直升机的主旋翼轴、短翼和水平尾翼的气动布局参数进行分析,给出其对飞行性能的推荐域解集,表明该方法的有效性,并总结这些气动布局参数推荐域边界的主要规律。     

Jerk模型用于高速机动飞行器跟踪的性能分析

针对高速机动飞行器的跟踪应用,对SJ(Singer Jerk)、CSJ(当前统计Jerk)、MCSJ(修正当前统计Jerk)和αJ等4种主要Jerk模型进行了综述。比较了它们的建模假设、设计参数以及实际应用时的限制因素。基于UKF(无迹卡尔曼滤波)算法,分别在单台和2台雷达的测量条件下,在3种滤波参数集设置下,利用各模型对近空高速滑翔飞行器进行了跟踪仿真。飞行器真实飞行轨迹根据简化动力学方程通过四阶龙格库塔数值积分方法得到。仿真结果表明:4种模型都具有很好的初值鲁棒性;在目标弱机动段落,4种模型具有较好的参数鲁棒性;但在强机动段落,SJ、CSJ、MCSJ等3种模型的参数鲁棒性很差,滤波误差发生严重突跳,αJ模型的参数鲁棒性最好。针对高速机动飞行器的跟踪应用,αJ模型的综合性能最优,而MCSJ模型最差。     

基于 Kriging模型机翼平面外形气动优化设计

使用基于Kriging模型的优化设计方法,进行了非常规布局机翼的平面外形多目标优化设计。利用CFD技术进行机翼升力系数和阻力系数的气动计算,通过拉丁超立方试验设计生成样本点,建立了Kriging代理模型,结合多目标遗传算法对机翼平面外形进行多点多目标优化设计,最终得到了Pareto最优解集。根据设计需求,从Pa-ret0前沿选取一个非劣解作为优化结果。结果表明：陆ging模型与cFD计算误差很小,可信度高;在不问设计状态下,机翼气动性能都得到了提高,表明优化设计方法具有可行性和高效性。     

推力室结构力学分析与优化设计

针对某液体火箭发动机推力室建立了参数化模型,使用有限元方法分析结构固有频率和振型,并进行了模态试验验证.采用最优拉丁超立方法进行计算机数值试验设计,得到了结构质量和1阶固有频率对于设计变量的敏感性,对于优化设计过程具有指导意义.使用NSGA-Ⅱ算法开展多目标优化设计,得到了同时满足静力学与动力学设计要求的推力室结构最优设计方案.最优设计方案的推力室质量减轻了9.1%,1阶固有频率值提高了22.6%,结果表明该方法能有效提高推力室的力学性能.      

基于IMU的机载TOPSAR目标定位方法

Burst工作模式和方位波束的主动扫描使得TOPSAR工作模式能够有效削弱ScanSAR模式的扇贝效应,同时也导致图像方位向像素位置与回波脉冲的关系变得复杂,给目标定位带来了很多问题。惯性测量单元(IMU)数据记录延时也会导致方位向定位误差存在,精确估计这个误差能够大大提高目标的方位向定位精度。从TOPSAR数据采集的几何关系和成像过程出发,结合机载IMU数据,提出了一种新的机载TOPSAR目标定位方法。该方法能够直接从TOPSAR斜距图像中获取目标的经纬度信息。通过实际飞行试验获取的机载TOPSAR数据验证了该方法的有效性,能够获取25 m的平均定位精度。     

面向再入目标跟踪的估计与辨识联合优化算法

准确的弹道系数辨识和精确的目标状态估计是再入目标高精度跟踪与高可靠识别的关键。一方面,状态估计的误差会造成模型参数(弹道系数)的辨识风险;另一方面,模型参数的辨识偏差又会导致模型失配从而降低目标状态的估计精度。因此,需要实现再入目标的状态估计和参数辨识的联合优化。针对再入目标弹道系数未知情形,提出了一种基于期望最大化(EM)框架并采用粒子滤波(PF)平滑器实现的PF-EM联合优化算法。在E步基于粒子平滑器得到目标状态的后验平滑估计,M步采用数值优化算法更新上一次迭代的弹道系数,通过E步和M步的不断迭代,以保证状态估计和弹道系数辨识的一致性。算法仿真对比表明:所提算法的状态估计和参数辨识精度均优于传统的状态增广算法。     

基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测

为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型（IMM）跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。     

基于灰色关联TOPSIS 法的要地防空威胁评估

针对要地防空作战目标威胁评估问题,提出一种基于灰色关联TOPSIS的评估新方法对目标威胁进行综合 排序。首先,确立要地防空目标威胁评估指标体系,在对初始数据进行预处理的基础上采用熵权法和AHP法组合 确定指标权重,避免主观决策带来的误差。其次,依据量化理论对威胁评估指标进行定量处理,建立了基于灰色关 联TOPSIS法的威胁评估模型,运用灰色关联TOPSIS法计算相对贴近度参数,从而实现对空袭目标威胁大小的排 序。最后,通过防空作战目标威胁评估实例进行验证,结果表明该方法可靠有效。     

距离扩展目标检测中的 强散射点自适应估计方法

高分辨雷达通过积累多个距离单元上的目标回波,达到提高距离扩展目标检测性能的目的。由于目标散射中心的稀疏分布,常规的能量积累检测方法存在陷落损失,而基于目标强散射点的积累检测方法可有效克服因陷落损失造成的检测性能下降问题。利用最大类间方差法对目标强散射点进行自适应估计,并通过仿真验证了该方法改善检测性能的有效性。     

基于锥形运动的制导火箭速度控制导引律设计

针对制导火箭落点速度的约束要求,提出了一种采用锥形运动控制导弹飞行速度的导引方法。该方法首先设计了满足速度约束的虚拟目标理想运动轨迹,将导弹减速控制问题转化为对虚拟目标的追踪导引问题,通过建立制导火箭与虚拟目标的相对运动模型,分析了弹目相对位置和相对速度的关系,推导了具有速度控制的导引律一般形式,并采用动态逆控制理论设计了锥形运动控制指令和导引参数。通过数字仿真对比了不同落角约束条件下导弹锥形运动的速度控制效果,结果表明该方法设计的导引律能够满足制导火箭速度约束要求,且制导精度高、控制效果好,为导弹锥形运动速度控制技术提供了参考。