再入弹道解析算法在新型制导律上的应用研究

提出了一种再入飞行器新型预测制导方法。在弹道始端,所有方向的总升力组成一个垂直于再入体速度的平面,称该平面上任意方向的速度增量引起预测落点的变化矢量为虚位移。通过对最优虚位移的搜索,获得总升力的最佳方向。然后,针对该制导方法需要预测弹道落点这一情况,给出了再入弹道的解析解。最后,将具有模型简化误差的解析弹道算法应用到该制导律中,仿真发现:经制导控制后最终落点误差从40公里减小到10米。结果表明:在解析法再入弹道存在模型简化误差的情况下,该制导律仍然可以执行。     

航天器最优再入轨迹的选择分析

本文研究的目的是想获得具有最大有效载荷的航天器最优再入轨迹。返回段航天器的最大有效载荷等价于航天器离轨点所耗燃料质量与热防护系统（ＴＰＳ）质量之和达极小。文中把最大有效载荷的再入轨迹分三种情况作了分析：航天器ＴＰＳ质量不确定时，通过返回轨迹优化来获得航天器的最大有效载荷，并选择确定相应ＴＰＳ的质量；ＴＰＳ质量已确定时，通过再入轨迹优化来获得航天器的最大有效载荷；ＴＰＳ质量足够大时，通过多次穿越大气层来获得航天器的最大有效载荷。本文的结论可为航天器再入轨迹与ＴＰＳ的一体化选择提供思路。     

平面度误差目标函数凸凹性的研究

证明了平面度误差最小区域评定法的目标函数是二维欧氏空间R2 中的连续、不可微的凸函数 ,从而证明了目标函数的全局极小值是唯一的。     

国家财政主要支出项目与各项税收收入的最优化--回归分析在最优化中的应用研究实例

利用回归分析方法得到国家财政部分主要支出项目，部分税收收入与国内生产总值构成的回归方程，由此构成线性规划问题的约束方程组。再用M单纯形法求最优解。     

采用逐次正交化法的最优分布式Kalman滤波器

为解决大系统中应用整体式Kalman滤波遇到的非实时性难题,本文提出一种能保持最优的分布式Kalman滤波计算方法——逐次正交化法。这是一种适合多微机并行计算的最优算法,确保滤波的“实时性”,优于一般次优分布式Kalman滤波器。     

基于最优化问题的混合再入制导方法

在深入研究机动再入飞行器标准轨道和预测制导方法的基础上,针对标准轨道和预测制导相结合的制导方法,分析了由预测制导指令延迟引起的误差,提出了误差补偿策略.根据最优化理论,设计了相关性能指标函数,提出新的预测制导算法.并结合标准轨道法,通过对有限几个特征点位置上引入预测制导,形成了一种基于最优化问题的混合制导方法.有效减小了预测制导指令的解算时间,进一步降低了落点误差.仿真结果表明,该方法既具有较强的抗干扰能力和较高的制导精度,又具有一定的工程实用价值.     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理,其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点;然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的,并且在点移动过程中相关解的二     

高速再入飞行器的制导与控制系统设计

 针对高速再入飞行器模型的快时变,强耦合,严重非线性的特点,采用反馈线性化方法,设计了自动驾驶仪;同时采用最优制导律设计与理想速度曲线相结合的方法,设计了能同时保证末端制导精度及速度方向、大小的制导律。最后,进行了六自由度仿真,结果表明 :设计的制导律及控制方案是合理、有效的,易于实现。     

发动机故障隔离技术的主特征量模型

本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。     

基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。