某型飞机起飞航迹计算与分析

结合某型飞机详细地研究了起飞航迹计算的模型与方法 ,并对利用本文的模型和方法得出的结果与到某机场试飞测试数据的结果进行对比分析研究。结果表明 ,得到了给定起飞质量和机场条件的起飞航迹计算数据 ,它与试飞结果基本吻合 ,说明模型合理、解法正确、数据准确     

临近空间高超声速目标断续点迹航迹起始方法

针对雷达探测临近空间高超声速目标受到雷达散射截面(RCS)随照射姿态异常分布、目标高速高机动飞行和大气环境等的影响,容易出现断续点迹,导致航迹起始困难的问题,提出了一种基于并行流水线的可变波门航迹起始方法.通过分析传统航迹起始方法存在的问题,结合临近空间高超声速目标的机动特性,设计了针对性更强的相关波门,采用流水线思想,并行执行针对不同周期出现断续点迹的航迹起始进程,实现多目标断续点迹的航迹起始.蒙特卡罗仿真结果表明:新方法正确航迹起始概率高,虚假航迹起始概率低,计算量小,具有一定工程实践性和可推广性.     

系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法

为解决系统误差下编队内各目标航迹精细关联的难题,基于编队目标航迹的特点,利用模糊拓扑的思想,提出了一种系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法.算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,然后利用编队中心航迹代替编队整体,深入分析系统误差对编队中心航迹的影响,建立第一重模糊拓扑模型,完成编队航迹的预互联和普通目标航迹的对准关联,最后基于预关联编队内目标航迹之间或与航迹关联对之间的拓扑关系建立第二重模糊拓扑模型,实现编队内目标航迹的精细关联.经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法、基于航迹迭代的航迹对准关联算法和修正的加权法相比,该算法综合性能明显优越,能很好满足工程上对系统误差下编队内目标航迹精细关联的需求.      

Brilliant Anti-Tank Submunition转平机动的舵效率改进研究

针对Brilliant anti-tank submunition(BAT)舵效率不足,不能有效转入平飞的问题,首先基于气动工程估算的方法计算气动数据,通过与风洞实验数据对比,证明了估算结果的准确性. 估算结果与风洞实验结果同时说明BAT外形舵效率较低,无法提供足够的俯仰过载,弹道仿真进一步表明原外形BAT不能有效地转入平飞. 针对BAT外形舵效率较低的情况,尝试通过对外形的改变来提升舵效率,包括增加弹翼弦长和展长及改变舵位置. 结果表明这些改变均可不同程度上消除原有不足. 进一步研究发现将原副翼舵面改变成尾舵后,可以大幅提升全弹的可用俯仰过载,使BAT机动能力有效提升. 弹道仿真表明外形改进后的BAT可用过载增大,高度变化平滑,可以有效地转入平飞.      

飞机自动上舵试飞研究

飞机自动上舵是影响飞机飞行安全的较大隐患之一。本文首先介绍了国军标和适航条款中针对“自动上舵”的要求,分析了自动上舵产生的原因,并提出了具有普遍意义的改进措施,最后利用试飞中自动上舵现象的成功解决,证明了提出的改进措施的正确性。     

云模型蚁群算法在无人机航迹规划中的应用

为中高空飞行的无人机提出了一种新型航路规划算法。该方法基于云模型蚁群算法。基本蚁群算法有着突出的缺陷:易陷入局部最优解而且需要计算时间长。提出的改进型蚁群算法,通过云模型来控制信息素强度Q和挥发系数ρ的大小,从而得到更好的收敛性与避免陷入局部最优解,并进行了TSP问题的仿真计算。通过将无人机任务地图网格离散化,运用云模型蚁群算法进行航迹规划。     

改进的基于“当前”统计模型自适应滤波算法及其在航迹预测中的应用

基于"当前"统计模型的模糊自适应(FACS)滤波算法利用机动目标"当前"加速度调整加速度极限值,实现了对一般机动目标的有效预测;但是在预测强机动目标时却存在较大的预测误差。为了解决这一问题,引入强跟踪滤波器(STF),提出了一种新的自适应滤波算法STF-FACS。该算法根据滤波残差实时调整卡尔曼滤波增益,提高了对强机动目标的预测能力;同时保留了FACS算法对于一般机动目标的预测性能。最后,对强机动目标分直线机动和转弯机动,分别进行航迹预测仿真。仿真结果表明,对弱机动目标进行航迹预测时,两种算法的预测效果相当;对强机动目标进行航迹预测时,STF-FACS算法无论是在动态时延和预测精度方面都比FACS算法要好。     

基于改进遗传算法的最快爬升航迹的优化分析

主要介绍一种基于改进遗传算法的优化技术,利用遗传算法优越的全局搜索的能力,研究了飞行性能中的最快爬升性能.使用改进遗传算法对快升航迹和最佳爬升速度进行了寻优优化,对遗传算法优化快升的航迹和接近最快爬升方式的航迹进行了对比,表明,以遗传算法优化的快升航迹进行爬升,飞机可以最快的爬升到巡航高度.而且本算法以及程序具有一定的通用性适用于其它求最佳轨迹爬升的航迹优化.     

遗传算法在航迹优化中的应用研究

提出一种基于遗传算法的航迹优化方法．主要是用遗传算法设计优化了一类巡航导弹航线．在此过程中根据所设计航迹要满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件,对航迹优化提出了一种算法和一个航迹规划代价评判模型．建立了一个基于VC^＋＋和MATLAB软件平台开发的巡航弹航迹优化仿真软件．经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好,具有一定的理论和使用价值．     

基于Backstepping的非线性船舶航迹跟踪控制器设计

针对船舶动态存在大惯性、时滞、非线性等特点,和船舶航行中易受海风、海浪、洋流等环境因素的影响的问题,考虑三自由度非线性船舶运动数学模型。基于Backstepping设计思想,设计了具有全局渐近稳定的船舶航迹跟踪控制器。Simu-link仿真结果表明,船舶实际航迹能够跟踪期望航迹,达到了满意的控制效果,验证了所设计控制器的有效性。