冲压发动机导弹弹道多目标优化

冲压发动机导弹弹道设计优化与固体火箭发动机导弹弹道优化不同,主要体现在其弹道与冲压发动机推力的强藕合性上.多目标遗传算法是多目标优化的强有力工具,它可以有效的找到Pareto前端,设计人员可以从中选择满意的最佳方案.建立了带冲压发动机导弹优化需要的数学模型,并采用改进的非劣分类遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对冲压发动机导弹弹道进行多目标优化,结果表明弹道与冲压发动机推力进行一体化优化可以显著的提高弹道性能.     

基于蒙特卡洛模拟的导弹级间分离干扰仿真

级间分离的稳定性、可靠性关系到主级导弹的稳定飞行,采用蒙特卡洛方法对干扰作用下的导弹级间分离进行模拟仿真。首先分析影响级间分离过程的各种随机干扰因素,在此基础上建立了包含随机干扰因素的分离动力学数学模型,然后利用蒙特卡洛方法和随机干扰参数对分离过程进行仿真。仿真结果表明,各种干扰作用下助推级和主级可安全分离。蒙特卡洛方法可快速对级间分离潜在风险以及失败概率进行预测,同时也能定量评估各项干扰因素对分离的影响程度。