RBCC推进系统总体设计要求评估方法研究

为了适应以RBCC为动力的飞行器的总体发展需求,对RBCC推进系统总体设计要求评估 方法进行了研究。分别提出了RBCC飞行器总体设计和推进系统总体设计结构矩阵,并分析了 其应用范围以及对RBCC推进系统总体设计的指导作用。建立了发动机推力性能设计要求、推 进剂质量需求和推进剂冷却性能需求的理论分析方法,实现了RBCC推进系统总体设计要求评 估模型,并对空中载机发射的RBCC巡航飞行器进行了推进系统总体设计要求分析。
     

一种复杂系统风险概率评估方法

对有限样本条件下的复杂系统风险发生概率评估问题,提出了小样本评估小概率事件的建模方法,通过非线性函数逼近累积概率与临界参数极值之间的映射关系.建立了风险概率评估数学模型,通过非线性回归方法得到了风险概率评估基本模型.对原始数据在评估模型中产生的误差作为目标函数,建立概率评估优化模型.并采用改进遗传算法对分布参数进行优化计算.以飞行安全为例,实现了有限样本情况下的飞行风险概率的计算,并通过最优逼近函数提高了计算精度.      

SINS／GPS组合系统的蒙特卡洛仿真

以考虑位置误差相关项的伪距率观测模型，对遥感中使用的SINS/GPS为距、伪距率组合系统进行了蒙特卡洛仿真。结果表明，组合系统的长期位置精度能达到5m以内；GPS数据更新率低于SINS，在GPS测量时间间隔内，组合系统的性能仅由SINS决定，虽然SINS的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性仪表，其相对位置精度可达到厘米级（这里相对位置精度指组合系统在GPS测量时间间隔内位置误差的变化范围）。     

可控翼伞的飞行控制程序设计与运动仿真

文章介绍可控翼伞飞行控制程序的设计。以提高落点精度和减少操纵量为准则 ,设计了分阶段的归航控制程序 ,该程序中的关键参数运用仿真优化方法得以确定。为验证和改进翼伞飞行控制程序 ,构建了翼伞归航的可视化仿真环境。该仿真环境可以给出在设定条件下归航的仿真结果 ,包含翼伞系统运动轨迹的显示和统计分析结果 ,同时能直观地显示翼伞系统在三维场景中的归航过程。     

一种无源北斗/惯导闭环组合算法

提出了一种北斗卫星定位系统和惯性导航系统的组合导航无源定位算法。以伪距率为观测量,基于高稳定度用户时钟,结合北斗系统的热备份星,在三星共视下用两级卡尔曼滤波器对惯导进行闭环校正。给出了组合导航系统的构成,以及第一、二级滤波的数学模型。该法能根据收星情况在闭环与开环方式间稳定转换。仿真结果表明,此算法可提高丢星时组合导航系统的滤波定位精度,有效校正惯导的姿态误差角,并以较高的精度估计用户的三维速度。     

火星车三折平展坡道转移方案及转移姿态分析

以火星车从着陆平台安全转移至火星表面为研究目标,提出一种三折平展坡道转移方案。火星车坡道式转移方案难点在于,着陆点地形地貌不确定和着陆器自身姿态的不确定将导致火星车转移姿态不确定从而增大转移风险。为保证火星车坡道式转移安全性,开展火星车坡道式转移姿态分析,获得满足火星车安全转移要求的最小坡道长度并评价出极限转移姿态。为使三折坡道展开总长度尽可能靠近最小坡道长度需求,进行了三折坡道长度优化分析,获得在着陆器构型约束下三折坡道长度最大值,可为我国火星车转移工程实施提供借鉴。     

基于协同优化方法的多学科非概率可靠性优化设计

针对传统多学科优化是基于确定性的优化设计方法,为了获得更为可靠的结构设计,在设计中考虑了不确定因素对结构性能的影响.本文将非概率可靠性优化方法与多学科优化设计方法相结合,引入了非概率可靠性指标,提出了一种新的基于协同优化方法的非概率可靠性多学科优化设计方法.同时采用了基于均匀试验设计的响应面方法来近似学科优化,提高了遗传算法的收敛速度,降低了计算量.最后通过对跨声速机翼气动结构多学科可靠性优化设计算例的计算,验证了本文提出的方法能够保证设计解的可靠性,对工程实践具有一定的指导意义.     

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。     

航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究

航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.     

基于动态扰动策略的人工搜索群算法

为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法.为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群.结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性.算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在...