地空导弹杀伤区数值化模型研究

针对杀伤区在地空导弹射击指挥中的快速应用问题, 提出了一种杀伤区数值化建模技术. 采用最小二乘法对零航路捷径垂直杀伤区边界数据点进行分段曲线拟合, 获得垂直杀伤区拟合数学模型. 然后用分段线性插值技术对拟合杀伤区进行处理, 用折线函数对拟合曲线进行分段逼近, 获得用封闭形表示的垂直杀伤区数值模型. 根据零航路捷径的垂直杀伤区数值模型, 设计了一种快速生成不同航路捷径上垂直杀伤区数值模型的算法. 最后, 对与杀伤区有关的目标射击诸元参数的计算问题进行了探讨, 给出了发射区远、近界等参数的计算模型. 通过仿真实例分析表明, 构建的模型和算法合理有效, 对地空导弹指挥控制系统的研制具有较大的应用价值.     

基于工作流技术和B/S结构的办公自动化系统研究

提出了基于工作流管理的0A系统模型，并用Petri网描述了公文审批的工作流程，论述了采用基于B／S结构体系的优势，最后实现了0A系统的开发和应用。     

吸气式高超声速飞行器纵向运动反演控制器设计

针对气动/推进/结构耦合的吸气式高超声速飞行器纵向平面飞行控制问题,提出了基于反演的鲁棒控制器设计方法.利用曲线拟合模型将控制系统表示为反馈形式,采用反演方法设计虚拟和实际控制器,并引入鲁棒微分器估计虚拟控制量的导数,解决了虚拟控制量求导运算复杂的问题.为增强控制器应对不确定项的鲁棒性,设计了超扭曲滑模干扰观测器,实现了对系统模型不确定项的估计和补偿.对吸气式高超声速飞行器一体化原理模型的速度和高度指令跟踪仿真表明,该控制器对拟合误差和外加干扰等系统不确定项具有鲁棒性,系统状态量能够在指令跟踪过程中趋于平衡状态,从而验证了所提方案的有效性.     

基于零控拦截的微分几何制导律

基于零控拦截打击的思想设计了一种新型微分几何制导律.论文首先介绍了微分几何相关知识,基于伏雷内(Frenet)坐标系分析了拦截器和目标的相对运动学关系,基于零控拦截的思想设计了一种新型微分几何制导律,并给出拦截器速度方向矢量变化的迭代计算方法.其次,结合圆形相关理论,利用李亚普诺夫稳定性定理对设计微分几何制导律的稳定性进行了详细证明推导.最后通过仿真表明,该制导律可有效拦截机动目标,相对于传统的比例导引律,设计的新型微分几何制导律制导精度高,拦截时间短,避免了末端过载快速增大的现象,降低了执行机构的要求.     

基于扩张状态观测器的导弹纵向控制系统设计

基于扩张状态观测器设计了导弹纵向通道控制系统。首先将弹体弹性、模型参数的不确定性和测量元件的动态特性视为复合干扰,并将其作为系统的一个扩张状态|然后利用扩张状态观测器对扩维后的系统状态进行估计,将估计值用于状态反馈和设计控制补偿项|最后给出了控制算法的稳定性证明。仿真结果表明,所设计的控制算法具有较好的指令跟踪性能和强鲁棒性。     

基于二体理论的远程拦截中制导修正

针对临近空间高超声速目标拦截弹交接班区域较高时的作战情景,参考轨道拦截理论,以高抛再入型拦截弹道为基准,将拦截弹运动视作二体运动,设计了远程拦截制导算法。首先,将复杂的运动模型进行简化,再根据受力分析将模型转换为二体轨道模型。然后,利用航迹角迭代法求解了Lambert问题,得到变轨需用速度,在轨道模型中提出通过调整速度至变轨需用速度完成拦截任务。最后,分析了拦截弹机动时推力有限带来的过渡段机动问题,提出采用速度增益制导法解决此问题。仿真结果表明,在高空域气动力微弱条件下,将拦截弹运动模型视作二体轨道模型是可行的,速度增益制导算法不仅能有效解决过渡段机动问题,而且针对预测拦截点变化的情况也具有良好的收敛性,能够完成临近空间的中制导拦截任务。     

基于控制参数估计的再入滑翔目标智能轨迹预测算法

再入滑翔目标的轨迹预测是一项困难且具有意义的技术, 现有利用简单函数拟合控制参数进行轨迹预测的方法, 拟合精度不高且对数据的关联性不强。针对该问题, 本文结合长短期时序网络提出了基于控制参数估计的智能轨迹预测算法。首先, 通过设计快速轨迹生成算法, 结合攻角走廊模型快速生成大量机动轨迹, 构建数据集。然后, 建立了包含末点修正网络、控制参数修正网络及预测网络的智能轨迹预测框架, 利用数据集对关键控制参数的变化规律进行学习。最后, 结合目标运动模型积分外推实现轨迹的准确预测。仿真结果表明, 所设计的预测算法在不同机动模式下的预测平均误差不超过1.4 km, 最大误差不超过2.5 km, 能够实现轨迹的快速预测, 且对大气扰动造成的模型不确定性具有一定的鲁棒性。     

基于新特征参数的再入滑翔飞行器机动模式智能辨识

再入滑翔飞行器的机动模式辨识问题是拦截方实现对其轨迹预测的关键。提出了一组与飞行器轨迹机动特点贴合的特征参数,根据构建的RGV 机动模式轨迹库,搭建了LSTM 深度学习神经网络,实现了对RGV机动模式的智能辨识。与传统模式辨识方法和其他典型特征参数的辨识网络进行对比,结果显示文中所提特征参数在LSTM 机动模式辨识网络训练中具有收敛速度快、辨识精度高和鲁棒性好的特点。     

基于AutoCAD的模具制造文档管理系统的应用研究

针对模具企业对模具生产过程中的实际需求，提出了基于AutoCAD的模具制造档管理系统的功能结构，给出了系统数据库的设计，并描述了系统的功能和实现的主要技术。该系统实现了模具企业产品结构、制造档的管理以及图档的可视化。     

基于动态逆的大空域靶弹高度控制系统设计

针对纵向运动模型,提出了一种采用神经网络自适应逆控制设计靶弹高度控制系统的方法。该方法利用神经网络经离线训练实现非线性系统的逆,通过基于变结构控制的方法得到控制律自适应的补偿逆误差和系统的动态特性变化引起的误差。通过对大空域靶弹的全弹道仿真表明,该控制方法具有较好的控制能力和较强的鲁棒性。