基于Legendre伪谱法的远程最优拦截初制导方法

考虑J₂摄动,研究远程最优拦截初制导问题。针对远程拦截飞行时间长的特点,深入分析并改进一种固定时间拦截制导的摄动修正方法,提出J₂摄动远程脉冲最优拦截策略。基于一种求解最优控制问题的新方法--Legendre伪谱法（Legendre pseudospectral method, LPM）,研究有限推力远程最优拦截初制导问题,给出有限推力远程最优拦截初制导方法。以小倾角大椭圆轨道机动飞行器为对象,进行优化计算。仿真结果说明了本文的最优初制导方法的精度和计算效率。     

航天器轨道交会问题的制导律设计

空间交会中脉冲推力的假设条件常常无法得到满足,导致实际轨迹与名义轨迹存在较大偏差。首先给出利用微分代数工具实现常微分方程积分的途径,然后利用微分代数迭代实现打靶法,求取每次交会所需的名义速度脉冲值,并在有限推力条件下得出推力弧段结束后的实际位置与名义位置的偏差。最后利用微分代数工具求取在有限推力弧段结束时刻所需施加小量修正速度脉冲值,使得飞行器能够到达指定终端位置,且避免在每个制导周期内迭代以及积分求取速度脉冲所需的复杂计算。     

基于平动点轨道的绳系卫星编队重构仿真

针对位于日地系统共线平动点附近三维周期轨道上的旋转绳系卫星编队,利用数值仿真研究其重构阶段的动力学稳定性问题。编队系统为一个母卫星和n个子卫星通过长度可变系绳连接的轮辐状结构,基于Hill限制性三体问题建立姿态与轨道耦合的动力学模型,分别针对留位以及包含展开和回收的编队重构阶段,利用非线性数值仿真研究其姿态稳定性。研究表明系统留位姿态稳定,展开不稳定,回收稳定,较小的母卫星轨道高度及绳长变化速度更有利于姿态稳定。     

基于三点法的地空导弹攻击过程可视化仿真

地空导弹攻击过程可视化仿真包括数学模型的建立和可视化场景的实现,精确的数学模型是场景高度逼真的前提.分析了地空导弹在空气动力、发动机推力和重力作用下的受力情况,建立了在三点法引导时导弹攻击过程的运动方程组,并给出了目标在蛇形机动时导弹相应的三维弹道曲线.最后运用OpenGL图形库,研究了天空、地面以及导弹飞行尾焰和爆炸场景等特殊效果的生成方法,实现了导弹攻击过程的可视化仿真,较精确地再现了三点法引导时地空导弹的飞行过程.     

非刚体图像配准中一种改进的点匹配方法

为了解决在非刚体点匹配过程中,由于点集之间相对位置变化的复杂性,导致配准结果易收敛于局部最小值点的问题,提出了基于预中心配准的非刚体点匹配联合估计法。在用迭代最近点算法确定两个点集中的点之间的对应关系前,通过预先进行两个点集的中心配准的方法,可以更加合理地确定点之间的对应关系,从而使匹配结果可以最大程度地收敛于全局最优点。仿真实验表明,此方法和传统算法相比,在没有明显增加运算量的前提下,匹配效果更佳。     

基于理想点的仿真结果评估

根据仿真结果对作战方案进行综合评价是一个重要的问题,作战方案优化决策是目前研究的重点,提出了基于理想方案的灰色关联分析法。利用理想解与灰色关联分析结合进行定量计算,可在一定程度上降低决策的主观随意性,使作战方案决策更加科学合理。采用基于理想方案法的作战方案评估方法,可为作战方案的优化提供决策支持,具有较高的实用性。     

基于空间点特征和改进Hausdorff距离的图像配准方法

在基于特征的图像配准中,针对基于边缘的Hausdorff距离计算效率低的问题,提出用能表示图像空间结构的特征点来进行Hausdorff距离计算的方法。该方法是通过检测图像中的特征点来减少匹配点集中点的数量,实验证明了该方法的有效性,以及在计算和匹配时间上要优于基于边缘特征的Hausdorff距离计算方法。针对稀疏特征点集的特点,提出了改进Hausdorff距离,该距离通过改进部分Hausdorff距离使其更加适用于稀疏点集的距离计算,实验表明该距离在抗噪等方面优于其他Hausdorff距离。     

基于特征点配准的气动光学图像校正方法研究

针对气动光学效应图像校正问题,提出了一种基于特征点配准的像素偏移盲目校正方法。由于高速流场引起的像素偏移具有很强的随机性和非线性等特点,采取二阶函数非线性模型来拟合畸变图像的像素偏移量,同时根据序列多帧图像的像素点偏移变化统计规律获取原图像的像素点初始位置,从而实现对各帧畸变图像进行像素偏移校正。仿真实验结果表明了方法的有效性。     

基于SWIFT法的聚合物驱最优注入策略求解

聚合物驱是一种重要的提高原油采收率的技术,研究其最优注入策略具有显著的实际意义.本文以聚合物驱一维室内实验模型为基础,选取了利润最大化为最优化问题的性能指标.针对含有控制约束的情形,本文使用SWIFT法分别获取了单段塞和双段塞方式下的聚合物驱最优注入策略.求解结果证明了算法在该问题上的可行性.     

一种改进的collocation方法及其在动态定价问题中的应用

涉及多个状态变量的动态定价问题往往难以求解。基于此,引入多维插值与张量积,提出一种改进的collocation方法用于求解多状态变量的动态优化问题,并从理论上分析了改进后的collocation方法的收敛性。将改进的collocation方法应用于求解多个状态变量的动态经济问题。给出了改进后的collocation方法的实际运用,应用于解决有限记忆的动态定价问题。利用状态变量的切比雪夫格点与其估计值构造出时序的状态转移,并依据状态转移模拟最优价格路径。通过数值分析表明,改进后的collocation方法比线性二次逼近法更快的收敛于稳态。     

基于DITC的开关磁阻电机转矩脉动抑制仿真研究

基于直接瞬时转矩控制(DITC)理论,介绍了开关磁阻电机的DITC方法及其数学模型,并在此基础上,采用Matlab/Simulink进行了开关磁阻电机DITC系统转矩脉动抑制的仿真研究.仿真结果表明DITC控制结构简单、不需要进行电流控制,直接从参考转矩和当前输出转矩进行比较得到每一相的开关状态,能有效地抑制开关磁阻电机的转矩脉动.系统实验也验证了开关磁阻电机转矩脉动抑制仿真研究的正确性.     

基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法

提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。     

基于动态控制方法的六自由度仿真平台位置正解研究

通过动态控制与实际六自由度Stewart仿真平台结构相同的虚拟平台的关节变量,实时得到了实际平台在采样点时刻的位置和姿态。首先将虚拟平台速度传递方程化为一阶动态系统,然后设计闭环反馈控制器,最后用Shampine数值迭代算法求解虚拟平台在每个采样周期内的响应过程。所提出的位置正解算法收敛,求解过程中最大的迭代运算次数固定,并且采样频率足够大的情况下,虚拟平台输出的位置姿态与实际平台位置姿态是相同的。仿真算例表明所提正解算法精度高,计算效率满足实时性要求。     

直接驱动H型平台鲁棒最优同步控制仿真研究

针对永磁直线同步电机直接驱动的H型运动平台存在双轴耦合、参数摄动及外部扰动等不确定因素,影响系统的同步控制精度和鲁棒性的问题,提出了一种基于H型运动平台耦合动力学模型的鲁棒最优同步控制方法。基于Euler-Lagrange方程,建立双轴耦合动力学模型;设计交叉耦合同步控制器,有效地将单轴跟踪误差与双轴同步误差及其变化率结合起来;设计H∞鲁棒最优同步控制器来克服参数摄动及外部扰动等不确定因素的影响,增强系统的鲁棒性。通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于动态逆的风力发电系统桨距控制器设计与仿真

在空气动力学基础上,建立了变浆距风力发电系统的非线性数学模型.在此基础上,利用非线性动态逆方法,设计了系统在额定风速以上工作时的桨距角控制律.整个设计都是针对风力发电系统的非线性状态方程进行的,克服了基于局城近似线性化方法的缺点,因此控制性能得到改善,适合于工况点大范围变化的情形,而且求解过程比较简单.最后进行了对比仿真,结果验证了本方法的有效性.     

基于小波变换的轨道摄动时间序列建模及仿真

卫星摄动分析是卫星定轨的关键。卫星摄动变化规律复杂,直接影响定轨精度和计算效率。在摄动力分类和轨道摄动偏差统计分析的基础上,给出了一种基于小波变换的卫星轨道摄动时间序列分析建模方法。研究了基于小波变换的卫星轨道摄动偏差特征提取方法,能够对轨道摄动偏差做出很好的预测和噪声平滑;采用时间序列分析方法,构造了摄动偏差残差的统计模型;建立了基于卫星轨道摄动偏差残差AR（2）平稳时间序列表示的稀疏参数化卫星摄动的精确模型,达到对卫星轨道进行有效预测的目的。     

基于有限元法毫米波引信天线罩的仿真设计

针对玻璃纤维增强聚酰亚胺树脂毫米波引信天线罩,应用MATLAB编程分析其功率传输系数、反射系数,并利用有限元法仿真分析天线罩厚度、与天线距离等参数对天线性能的影响,得到天线罩最佳厚度及与天线的距离.     

车削毛刺形成有限元仿真研究

根据刀具和工件的相对运动,建立了一种新型机热耦合车削毛刺形成有限元模型,利用撑板法解决了残留在工件侧面多余塑性变形对运算结果的影响,并大大提高了运算效率.根据车削毛刺形成过程模拟结果的分析,发现了在毛刺形成阶段工件被切削层材料既有弯曲塑性变形又有部分材料被切除的现象.结合AISI1045钢车削试验,对所建立的模型进行了验证,结果表明:车削毛刺尺寸模拟结果和试验结果取得了较好的吻合.该模型的建立为深入研究毛刺形成过程中切削热、切削力、工件材料形变、塑性流动等提供了一条有效的途径.     

基于深度贝叶斯网络学习的不确定性建模方法

战场态势评估涉及很多不确定因素,对不确定性进行仿真建模能够提高态势评估的能力。针对参战对象多元、不确定性增多导致的无法全面准确表达不确定性问题,提出了基于记忆模块和变分自编码器的深度贝叶斯网络模型。采用生成模型设计了基于深度贝叶斯网络学习的态势评估模型;阐述了融合记忆模块的深度生成模型原理和模型的学习与推理过程;以某空袭行动为例构建贝叶斯网络,对所提方法进行了验证。结果表明:深度神经网络能够逼近隐变量的非线性变换,设计的记忆模块能存储深度神经网络提取的大量局部特征,通过学习自动得到了贝叶斯网络条件概率,增强了不确定性建模能力。