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计算再入飞行器可达区域的快速算法 被引量:6
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作者 常松涛 杨业 +1 位作者 王永骥 吴浩 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1-5,共5页
以无量纲反值能量为自变量建立了飞行器3自由度运动方程组,提出了一种改进的计算再入飞行器可达区域的快速算法.引入倾侧角反向策略,使计算的可达区域更精确;改进产生可达区域中间边界的插值方式,使计算结果更加均匀;改进了终端约束处... 以无量纲反值能量为自变量建立了飞行器3自由度运动方程组,提出了一种改进的计算再入飞行器可达区域的快速算法.引入倾侧角反向策略,使计算的可达区域更精确;改进产生可达区域中间边界的插值方式,使计算结果更加均匀;改进了终端约束处理方法,使弹道更加平滑.以一种乘波体模型为例进行仿真验证,仿真结果表明改进算法计算的可达区域比现有算法更精确且弹道更平滑. 展开更多
关键词 再入飞行器 可达区域 轨迹优化 阻力加速度制导 样条插值
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衍化的加速度再入制导律方案研究 被引量:3
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作者 潘乐飞 李新国 《计算机仿真》 CSCD 2007年第2期22-25,共4页
传统的航天飞机再入制导采用的是标准轨道法,自适应能力较差,因此研究了其衍化算法。衍化算法通过对剩余航程的估算,周期性更新参考阻力加速度剖面。根据生成的参考剖面,侧向制导采用数字预测方法先后搜索了两次倾斜反向时刻;对参考阻... 传统的航天飞机再入制导采用的是标准轨道法,自适应能力较差,因此研究了其衍化算法。衍化算法通过对剩余航程的估算,周期性更新参考阻力加速度剖面。根据生成的参考剖面,侧向制导采用数字预测方法先后搜索了两次倾斜反向时刻;对参考阻力加速度剖面的跟踪采用反馈线性化方法。更新参考加速度剖面和搜索反向时刻的算法都是一维黄金分割法,因此衍化算法完全可由机载计算机完成。针对不同的再入飞行任务进行仿真,结果表明制导方案都具有很好的稳定性和实时性。 展开更多
关键词 再入制导 剩余航程 参考阻力加速度 侧向制导
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高升阻比再入飞行器阻力加速度设计及跟踪制导 被引量:3
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作者 蔺君 黄盘兴 何英姿 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期16-23,36,共9页
以无量纲能力为函数,采用参数化表示的分段线性函数描述标称阻力加速度剖面.在部分近似下,得到以无量纲能量描述的再入纵向航程解析解.将热流、过载、动压约束转化为阻力加速度剖面的边界值,利用全局优化方法,得到满足给定射程的阻力加... 以无量纲能力为函数,采用参数化表示的分段线性函数描述标称阻力加速度剖面.在部分近似下,得到以无量纲能量描述的再入纵向航程解析解.将热流、过载、动压约束转化为阻力加速度剖面的边界值,利用全局优化方法,得到满足给定射程的阻力加速度剖面.通过调整目标函数阻尼因子,得到更为光滑的阻力加速度剖面,并将其作为标称阻力加速度剖面.基于反馈线性化方法,设计非线性跟踪控制器,实现对标称阻力加速度剖面的跟踪.设计航向角误差走廊,通过航向角误差调整倾侧角符号,控制飞行器横向航程.以CAV-H飞行器为例,设计数值仿真算例.仿真结果表明,最优阻力加速度剖面可满足再入约束及航程需求,跟踪控制器可快速求解制导指令,具有良好的跟踪性能. 展开更多
关键词 阻力加速度 跟踪控制 反馈线性化 标称轨迹制导 全局优化 航向角误差走廊
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基于CMAC网络的飞行器再入标准轨道制导 被引量:1
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作者 吴浩 郑总准 吴新显 《计算技术与自动化》 2009年第1期50-54,共5页
针对飞行器再入标准轨道制导方法中的参考阻力加速度跟踪问题,提出一种将CMAC网络与PID控制相结合的复合控制方案。该方案利用传统的PID控制器实现反馈控制,保证系统的稳定,并利用CMAC网络实现补偿控制,提高系统的抗干扰能力。三自由度... 针对飞行器再入标准轨道制导方法中的参考阻力加速度跟踪问题,提出一种将CMAC网络与PID控制相结合的复合控制方案。该方案利用传统的PID控制器实现反馈控制,保证系统的稳定,并利用CMAC网络实现补偿控制,提高系统的抗干扰能力。三自由度仿真结果表明,在存在气动偏差和风场干扰等影响的情况下,该算法的跟踪精度与鲁棒性都有增强,终端精度和约束条件都得到了较好的满足。 展开更多
关键词 再入制导 CMAC 参考阻力加速度 纵向制导
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基于RCMAC网络的动态逆再入制导方法研究 被引量:1
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作者 吴浩 杨业 《空间控制技术与应用》 2011年第4期49-53,共5页
针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度-速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络(RCMAC)网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC... 针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度-速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络(RCMAC)网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC网络的动态逆方法实现对阻力加速度的跟踪,并证明闭环系统的稳定性.三自由度仿真结果表明,该制导方式降低了动态逆方法对模型的依赖,增强了制导系统的鲁棒性. 展开更多
关键词 升力式再入飞行器 自回归小脑模型神经网络(RCMAC) 动态逆 阻力加速度跟踪 再入制导
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