制导规律研究现状及展望

系统地论述了古典和现代的一些制导规律的研究现状，分析了它们的优点和不足、适应范围和局限性，并讨论了它们的发展前景，其中郑重论述了比例导引、最优导引、微分对策和近年来热门研究的神经网络控制，可供从事导弹制民垢科研人员对现有制导规律有一个全面的认识，以便于更深入地研究。     

基于变密度方法约束阻尼层动力学性能优化

为了提高约束阻尼层结构动力学性能,针对约束阻尼板结构的约束阻尼层布局优化问题,采用变密度拓扑优化方法,以体积为约束函数、模态阻尼比为目标函数,研究了约束阻尼层的模态阻尼比的灵敏度,并对灵敏度的再分配进行滤波;引入MAC矩阵,对优化的模态振型进行跟踪,以保证对固定阶的模态进行优化.结果给出了约束阻尼层动力学性能的变密度拓扑优化设计方法,以及基于变密度方法约束阻尼层结构的最优拓扑构形,并与渐进法优化的结果进行对比.结果证明了该方法用于阻尼结构的优化设计具有很强的可行性,有一定的工程实用性.     

基于重复控制技术的单相航空静止变流器的研究

针对航空静止变流器带非线性负载造成的输出电压波形畸变问题,分析了采用重复控制技术的单相静止变流器控制模型和补偿器的数学表达形式。给出了控制器参数的频域设计方法。通过单相500VA/400Hz静止变流器的原理样机实验,其结果表明此分析设计方法是正确可行的。同时也验证了采用重复控制技术解决航空静止变流器带非线性负载时的输出波形畸变问题是行之有效的。从而为三相大功率航空静止变流器的研制打下了良好的基础。     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

渐变边界与几种无反射边界的初步比较

简要介绍了通量渐变消失（gradually diminished flux,GDF）、完全匹配层（perfectly matched laye,PML）和牛顿阻尼边界条件,利用典型算例将这三种无反射边界进行了初步比较。     

基于动态逆的综合非线性飞行控制方法

在解决非线性飞行控制问题中,动态逆控制方法已成为一种流行的控制方法.文中以动态逆控制方法为基础,使用神经网络控制与动态非线性阻尼控制综合的控制方法进行补偿,以提高非线性飞控系统的鲁棒性.在以某型推力矢量飞机为对象的仿真中,这种方法显示出很强的非线性控制能力和鲁棒性.     

应用非线性观测器估计迎角和侧滑角研究

给出了一种利用非线性观测器方法能够同时估计出来所需要的迎角和侧滑角参数，研究了非线性观测器原理及其反馈参数优化设计方法，得到了所需要的非线性观测器，最后通过仿真验证表明该方法具有很高的精度且易于实现。     

基于非线性变换的加速度计误差标定与补偿CSCD

为提高三轴加速度计测量精度,分析其误差来源和产生机理,建立了误差模型;根据误差模型和重力场幅值不变特性,推导出非线性观测方程。引入两个未知的参数向量,通过数学变换把非线性观测方程变形为关于新未知参数的线性方程;然后采用批量最小二乘法求出新的未知参数,并根据误差模型参数和新未知参数之间的关系,利用逆解析运算求出对应的零点偏差、灵敏度误差和三轴不正交误差。实验结果表明,加速度计正负误差峰值间距可以减小100倍左右,精度可达10-3m/s2,并具有很好的可重复性。该方法算法效率较高,补偿效果显著。     

橇式起落架动刚度及阻尼特性试验研究

起落架动刚度及阻尼特性是研究直升机“地面共振”问题两个重要参数。刚进入国产化阶段的模式起落架迄今尚无可靠的理论计算方法来确定这两个参数．本试验研究利用某型直升机真实的模式起落架为试件，采用机械阻抗测量法来研究该起落架的动刚度及阻尼特性。试验使用电液伺服激振设备，对模式起落架进行不同频率的激振，实时测量相应的载荷及位移响应，从而得出了模式起落架的动刚度及阻尼。试验模拟了直升机完全停机及半升力卸载情况，在机场及冰面降落情况，以及３个不同方向的受载情况。试验结果已直接用于某型直升机的“地面共振”分析。