空空导弹成像制导系统动态仿真技术研究

提出了一种用于空空导弹制导系统动态仿真测试的数字成像导引回路设计与实现方法。通过设计合理的数字模拟接口并将真实的红外成像导引头用数学模型替代,可以实现数字导引头与导弹飞控舱实物的有效连接,完成灵活的制导系统数字/实物多重组合动态仿真。在保证必要的红外目标辐射特性和运动特性建模精度基础上,采用这种方法可以满足导弹制导算法的研制和调试需要。该方法目前已在某型红外数字化空空导弹的制导系统算法研制中获得应用,取得良好的应用效果。     

轮盘应变疲劳寿命可靠性分析方法

为较准确评估应变疲劳寿命可靠性，通过引入两个相关随机变量对Coffin-Manson公式随机化，发展了一种轮盘应变疲劳寿命可靠性分析概率模型。对线性回归残差重新定义，使得到的回归参数不随坐标系的选取发生变化。采用响应面法和蒙特卡洛模拟相结合的方法获得轮盘危险点应变幅的分布，最后通过多次解非线性方程数值模拟得到轮盘危险点应变疲劳寿命分布及其可靠寿命。     

变结构控制在导弹制导中的应用综述

简要介绍了变结构控制理论和导弹制导律，对基于变结构控制的导弹制导律进行了比较详细的研究。重点介绍了各种制导律中滑模面的选择和制导律的设计，并给出了一些仿真结果。研究表明，由于变结构控制的应用．使得制导律具有很强的鲁棒性，比传统的比例导引律有更多的优越性。     

轨道拦截问题的一种精确初制导方法研究

对于轨道拦截问题,给出了一种基于速度增益制导和状态转移矩阵的精确初制导方法。该初制导方法能补偿制导方法误差和轨道摄动对拦截脱靶量的影响。仿真结果表明,所提出的精确初制导方法合理、有效,能在增加较小燃料消耗的情况下,大大提高轨道拦截的制导精度。     

航天飞机末端区域能量管理段制导技术概述

末端区域能量管理段主要是控制航天飞机的动能和势能．使航天飞机最终达到进场着陆段的初始要求，以保证其最终成功着陆。在最终制导系统引入一个能量基准剖面，通过调整飞行距离、动压或速度制动使航天飞机达到标准的能量状态。将末端区域能量管理段划分为四个飞行段，并对这四个飞行段的基本设计思想、制导技术及过程进行了研究。经过实际的航天飞机飞行验证．证明这种方案具有良好的制导效果。     

某型固体火箭发动机的可靠性增长分析

对某型固体火箭发动机的可靠性增长进行了统计检验，在可靠性增长的基础上，用二项分布阶段可靠性增长的Bayes方法评定了该机的可靠性下限。结果表明，可靠性增长方法能充分利用信息，并可节省大量试验样本。     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

基于轨道方程线性化的中段飞行轨道修正方法

对于深空探测、大范围远程交会、抵近观察等中段飞行时间较长的航天任务,中段轨道修正是完成任务的重要保证.基于摄动制导的思路,通过对轨道方程进行线性化,研究了二体条件下的中段轨道修正方法.在近地航天任务中,各种摄动力特别是J2项对终端位置精度的影响不可忽略,因此研究了考虑J2摄动影响时线性化方程的补偿方法.最后通过数值仿真...     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。     

基于落角约束的最优导引律

在对地精确制导武器的实际使用中,不仅要求脱靶量最小,而且希望能以一定的落角命中目标,从而可以充分发挥战斗部效能,取得最佳毁伤效果。传统的比例导引律不能满足该要求,为此本文建立了含有落角约束的最优控制模型,并依据施瓦兹不等式原理进行了推导,最终得到了含有落角约束的最优导引律的表达形式。仿真结果表明:该导引律可以使导弹以期望的落角命中目标,且具有实现简单、结果最优等特点。