F/A-18E/F全自动着舰飞行特性分析

以F/A-18E/F舰载机为对象,针对航迹精确控制和安全性要求,分析了舰载机全自动着舰飞行特性。首先,基于自动着舰控制系统,建立了全自动着舰飞行控制系统的动力学模型;然后,对下滑轨迹纠偏与控制能力、控制器指令响应特性、变换下滑道机动特性进行了仿真分析。仿真结果表明,在全自动着舰安全边界范围内,舰载机能在较短时间内将航迹控制在理想下滑线附近;控制器具有良好的高度变化率、俯仰角、俯仰角速度等状态指令响应特性及控制面指令响应特性;F/A-18E/F变换下滑道机动则需要配合油门完成,说明仅通过平尾控制实现该机动并非安全着舰的必要条件。     

无人机自主编队制导律设计

自主编队是无人机集群作战的关键技术.提出了一种基于视线的三维无人机双机与多机自主编队方法.制导律采用横纵分离的经典PD控制方式进行设计,建立了加入制导律的双机、多机的质点相对运动学模型,通过求解该模型在平衡点处的雅克比矩阵的特征根,来判断制导律的稳定性.仿真结果表明:设计的制导律能有效导引无人机构成编队,并保持编队飞行.     

单兵火箭弹简易制导控制方法研究

为降低单兵制导火箭弹的成本,同时确保其具有较远的作用距离和较高的命中精度,针对静止目标,设计了单兵火箭弹简易制导控制律.首先,将飞行弹道进行分段设计,以瞄准线作为基准弹道,采用虚拟目标导引法实现对基准弹道的跟踪;然后,进行STr控制器的设计,基于典型设计点处控制器的参数插值,得到实时飞行过程中的控制器参数,确保火箭弹在整个飞行过程中具有较高的控制精度;最后,进行了仿真计算,通过仿真结果分析可知,所设计的制导控制系统具有较高的鲁棒性.     

惯性制导火箭橇试验橇体结构减振隔振设计

主要针对惯性制导火箭橇试验中惯性测量装置力学环境要求严格的难题, 提出采用斜劈面外形控制和发动机斜置的方式对火箭橇系统进行减振处理,对减振平台 施加柔性预紧力的方式进行隔振处理,有效控制惯性测量装置在火箭橇运行过程中所处 的加速度环境。通过模拟仿真与试验验证,该方法有效地将惯性制导段切向加速度控制 在3g 以下,竖向加速度控制在4g 以下,大幅度减小试验过程中切向和竖向振动值。为 以后惯性制导火箭橇试验力学环境控制提供重要支撑。     

制导火箭弹起控时间对规划弹道的影响

以制导火箭弹飞行过程中能量损失最小为代价函数,利用高斯伪谱法构建最优控制模型,在弹箭中制导阶段寻找最优性能指标下的规划弹道,分析弹道规划起始时间对火箭弹末速的影响,得到各弹道诸元随不同起始规划时刻变化的曲线图。仿真结果表明:弹道规划起控时间对中制导阶段弹箭末速影响比较明显,最大可使其减少11%左右,与靶场初步试验结果相吻合。     

红外导弹仿真试验研究

随着导弹武器系统的快速发展,仿真在导弹综合试验中发挥越来越重要的作用,因为它是缩短导弹系统的研制周期,提高效费比的关键.本文叙述了红外制导系统的特点和导引头对远距离目标的截获过程,并介绍了导弹仿真系统的结构和导弹与机载设备的综合试验程序,最后对测试误差进行了分析.      

基于FPGA的捷联惯组数据采集系统设计与实现

惯性器件性能的好坏直接决定了武器系统的性能,惯性器件的测试工作需要专门的脉冲采集系统来实现,本文介绍了一种基于FPGA的新型惯组脉冲采集系统,通过选用XC3S1000-4FGG676I芯片轻松实现了多路脉冲信号、交直流电压量以及温度传感器信号采集,抗干扰措施的采用有效地保证了该系统的稳定性和可靠性,经过大量的试验考核目前已经正式运用于捷联惯组的单元测试过程中。     

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。     

月球软着陆制动段飞行轨迹与制导律研究

对自环月轨道开始的月球软着陆制动段飞行轨迹和制导律进行了研究。建立了统一的均匀球体三维软着陆模型,采用燃料次优解析制导方法,通过单步优化获得了局部最优的推力角解析式。同时,在推力角中引入前馈项,用于消除初始位置和速度偏差对软着陆的影响。对制动段飞行轨迹的仿真分析验证了制导律设计的有效性。     

神经网络数据融合机动目标跟踪算法

利用神经网络方法解决雷达/红外双模制导中的数据融合问题.红外数据经过异步数据融合处理与经过卡尔曼滤波处理后的雷达数据同步,共同作为神经网络的输入,神经网络作为同步融合中心,输出为目标的最优融合估计.研究结果表明这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的情况下进行数据融合.