单面导流器载荷传递与发射仿真分析

本文通过对比将导流器与发射车作为一个整体进行受力分析和将导流器与发射车作为铰接关系进行受力分析的理论载荷传递路径,发现将导流器与发射车作为铰接关系进行受力分析时为保证发射稳定所需的导流器底座与地面摩擦系数更大,进一步采用仿真建模的方式验证了理论载荷传递路径的正确性,并通过整车发射动力学仿真分析得到了不同导流器底座与地面摩擦系数条件下发射过程中导弹的姿态变化规律,为指导车载垂直热发射单面导流器传载设计和发射车发射场坪的选择提供了有力支撑。     

基于RBF神经网络的微惯性测量组合标定

针对微惯性测量组合标定精度低的问题,充分发挥神经网络良好的逼近非线性函数的优势,以RBF神经网络为主要逼近手段,对微惯性测量组合输出非线性特性进行精确逼近,从而得到更为准确的标定结果。试验结果表明,基于RBF神经网络的标定算法能够有效地逼近微惯性测量组合敏感信息,与传统基于最小二乘法建模方法相比,微惯性测量组合输出标定精度有了显著提高,为后续的载体姿态准确解算奠定了基础。