运载火箭飞行载荷联合优化控制技术

为了解决基于模块化研制的运载火箭其飞行剖面载荷与承载能力不匹配而导致发射概率过低的问题,提出一种基于弹道风修、发动机节流、主动减载、横向动载荷精细化四项减载技术的飞行载荷联合优化控制技术。以箭体承载能力为约束,提高发射概率为目标,多种载荷控制技术联合为手段对运载火箭进行逆向设计,可以有效提高模块化研制火箭的发射概率。以长征八号运载火箭首飞为例,该技术成功将发射概率由研制初期的33%提高到83%。     

信号采集卫星系统星地资源快速调度优化方法

针对信号采集卫星系统中,采集目标的优先级和携带的信息量在星地资源调度过程中不断随时间变化的特点,提出了一种基于二次映射编码的动态调度差分演化算法（QMDSDE）。算法将采集目标的优先级和携带的信息量进行加权,作为采集的收益。在迭代求解时,根据卫星可见时间窗口的周期性特点设置固定的检测频率,以当前时刻所有目标收益的平均值和敏感系数的乘积作为检测环境变化的阈值。当检测算子的值大于阈值时,算法通过前向预测模型动态调整搜索方向,寻找问题的实时Pareto最优解。算法采用二次映射编码消除星地资源组合中的无效解,降低了算法的搜索空间,提高了算法的求解速度。经仿真校验,该方法在信号采集过程中,可以得到收益较好的星地资源调度方案,且具备较快的收敛速度。     

以特殊角度攻击地面固定目标的圆周导引律

针对某些导弹以特殊角度攻击地面固定目标的任务要求,提出了一种仅利用视线角测量信息就能实现末速方向控制的圆周导引律。该导引律的基本思想在于控制导弹沿着一系列由导弹和目标的实时位置及要求的命中点角度所确定的圆弧飞行。利用简单的几何原理即可快速解算出各时刻所需要的速度倾角,并将其转换成制导指令。仿真结果表明,与典型的最优导引律相比,圆周导引律更适合于过顶迂回攻击的情况,且受制导周期的影响较小,但受制导指令时延的影响较大。     

一种基于信息融合的深空巡航段自主导航算法

针对自主光学导航在深空巡航段应用中的问题,提出了一种基于信息融合的自主导航算法。由太阳敏感器测量获得太阳相对探测器的视线矢量,由分光计测量获得探测器相对太阳的径向速度,构建自主导航系统的两种信息观测方程;由基于状态估计误差协方差阵奇异值动态确定信息分配因子,用信息融合技术和扩展卡尔曼滤波算法实时估计探测器的位置与速度。对深度撞击任务的实际飞行数据的数值仿真结果表明:自主导航算法的轨道确定精度满足深空巡航段要求。     

太阳矢量在行星际探测器姿态估计中的应用研究

在基于矢量观测的行星际探测器姿态确定中,参考矢量的几何关系是影响姿态估计精度的一个重要因素。针对这一问题,本文提出了一种利用太阳矢量来提高探测器姿态估计精度的最优算法。该方法在引入太阳矢量的基础上,将星敏感器测得的姿态四元数转化为两个互相垂直的参考矢量,并根据敏感器的测量精度计算相应的规范化权值系数;结合姿态四元数估计算法,给出最小二乘意义下的探测器最优姿态估计。最后,以深度撞击任务的实际飞行数据对本文所提算法进行验证。仿真结果表明,引入太阳矢量后的三轴姿态角估计误差小于150μrad,完全满足深度撞击任务的要求。     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

一种基于启发式搜索的智能轨道规划

针对二体轨道模型,设计了一种时间固定点对点多冲量轨道机动的智能规划算法。算法基于非线性规划理论和启发式智能搜索技术,采用随机A*扩展树法保证优化的全局性,并利用逐步二次规划法(SQP)来保证结果的局部数值精确性。整个算法具有较好的智能自主性。最后通过数值仿真验证了算法的可行性。     

振动、冲击环境下支架减振器刚度优化设计

文章在某型号的电子设备支架减振器设计中,综合考虑了振动、冲击两种主要的力学环境.以减振器刚度为设计变量,将刚度的倒数作为目标函数,根据振动、冲击环境设计要求确定了约束条件,建立了减振器刚度优化的数学模型.采用ANSYS作为优化设计的平台,随机振动响应分析采用振型叠加法,冲击响应分析采用Newmark时间积分法,对该问题进行了优化求解,取得了满意的结果,为电子学系统的减振设计提供了依据.     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

基于非等间距采样输出的旋转矢量姿态算法

基于实际系统中陀螺的输出为非等间隔的角增量信号，重点研究了采样时刻的变化对捷联姿态算法的影响，并推导出旋转矢量三子样算法和二子样算法的通用表达式及其误差方程。传统的Miller算法已被证明是本算法的特例。研究发现，算法误差与由采样时刻构成的误差系数阵密切相关，Miller算法中的等间距采样使得该矩阵奇异，而改变采样间距可使其满秩，从而降低算法误差。然而对角增量输出的二子样算法而言，等间隔采样比非等间距采样具有更小的箕法漂移。仿真及试验结果证明了本文的观点。