基于Legendre伪谱法的固体运载火箭轨迹优化研究

Legendre法则是一种高阶积分近似法则,用较大积分步长得到较高精度。以结点伪谱法处理不连续问题后,可以把一个无限维的动态最优控制问题转化为有限维的静态优化问题,大大降低了问题复杂性。将其应用于轨迹优化,力求使其成为一种求轨迹优化问题的通用算法。以三级固体运载火箭为例,在惯性直角坐标系中建立动力学模型,给出轨迹优化模型。轨迹优化算例结果验证了Legendre伪谱法在弹道时间和精度优化的正确性和有效性。     

基于卫星观测数据的弹道导弹初始状态估计

利用卫星探测数据对大气层外飞行的弹道导弹弹道进行估计。在极大似然估计中,由于卫星探测导弹运动的可观测性较差,使初始点估计变得十分病态,传统的Gauss Newton迭代算法不再适用,而采用较为复杂Levenberg Marquardt算法,分别对单颗卫星和两颗卫星的情况进行了Monte Carlo仿真,得到了各自的归一化残差测量误差(代价函数),结果表明该算法有效。     

RBCC可重复使用运载器上升段轨迹优化设计

针对火箭基组合动力(RBCC)可重复使用运载器(RLV)轨迹多段、多控制变量、推力与飞行轨迹耦合,飞行轨迹设计困难的问题,提出了基于高斯伪光谱方法的数值优化求解模型和求解方法,并获得满足要求的上升段燃料最省轨迹。将该轨迹分为3部分,分别由引射火箭、亚燃冲压和超燃冲压发动机提供动力,以攻角和燃料秒流量为控制变量,根据轨迹任务和各模态发动机启动及工作条件建立优化模型、设定各段末端和路径约束,利用高斯伪谱法求解最优轨迹并利用特殊方法计算边界控制变量。通过与传统方法所得轨迹的对比表明,所建立的优化模型和方法可快速求解出RBCC运载器上升段最优轨迹,优化结果符合RBCC运载器工作特点。     

冲压发动机导弹爬升段和巡航段轨迹优化

为了研究冲压发动机导弹爬升段和高空巡航段的燃油最优弹道,提高射程,提出了较为通用的一体化优化设计方法。研究了冲压发动机、导弹气动力与弹道之间的耦合特性,建立了导弹动力学模型,将弹道的最优控制问题转化为参数优化问题。为求解该参数优化问题,针对传统粒子群(PSO)算法求解优化问题时存在的早熟收敛的不足,提出了一种算法结构,改善粒子群算法的性能,求其最优解。数值结果表明:改进的算法相对其他几种粒子群算法具备更优秀的性能。所优化弹道相比导弹试验数据,以飞行时间增加3.3%为代价,节约了4.46%燃油。多组高弹道的仿真结果表明,巡航高度应不超过动压边界前提下,高弹道巡航有利于节约燃油,增加导弹射程。     

滑翔式空中靶标总体设计与弹道仿真

空中靶标作为一种消耗性的无人飞行器,在防空反导武器系统试验训练中具有不可或缺的重要作用,须统筹考虑其逼真性和经济性。为此,提出了滑翔式空中靶标系统发展思路与工作原理,设计了滑翔式空靶总体方案,并利用Datcom和Matlab对其滑翔供靶弹道进行了仿真分析。仿真计算表明,弹道性能满足亚音速俯冲类目标模拟供靶要求,系统具有高性能、低成本、使用安全等显著特点。     

临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法.算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型...     

基于正交试验的航行体弹道仿真优化设计

为确保水下发射航行体再入水后弹道安全,分析了航行体弹道影响因素,构建了带有阻尼板航行体的弹道数学模型,将发射后航行体与发射载体的最近距离作为安全性判定标准,采用正交试验方法,对水下航行体的阻尼板数量、尺寸及张开角度3个参数进行了仿真优化分析。仿真结果表明:当阻尼板数量为6块、长度为800 mm、张开角度为80°时,水下发射航行体质心z方向侧移量最大,航行体尾端与发射载体假想壁距离最大,安全性最高。     

基于Simulink的导弹三通道弹道仿真模型

运用MATLAB的Simulink工具箱建立起了导弹三通道弹道仿真模型 ,并给出一定条件下的弹道仿真结果 ,以此证明模型建立的正确性、实用性及兼容性。     

基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划

翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。