遗传算法在航天器轨迹优化中的应用

介绍了国内外遗传算法在航天器轨迹优化应用中的发展现状,指出了直接法和间接法的不足.分析了遗传算法求解航天器轨迹优化问题中的参数化方法、约束处理和遗传搜索策略等关键问题,介绍了作者在这些方面的一些研究成果.阐述了多目标遗传算法在轨迹优化方面的需求和应用,指出了一些不足并提出了几个值得进一步探讨的问题.研究表明以遗传算法为核心的航天器轨迹优化设计方法正在发展成为不同于直接方法和间接方法的智能优化设计方法.     

基于NSGA-II算法的RLV多目标再入轨迹优化设计

传统的再入轨迹优化设计通常只考虑单目标优化问题,例如最小热流、最小大航程、最小控制能量等。随着人们对降低费用和提高性能的期望越来越高,多目标再入轨迹优化问题也引起了注意。以往人们通过加权因子等方法将多目标问题转化为单目标问题,避免了复杂的多目标优化算法的应用。但也引入了新的参数,且每次优化只能获得与该参数相关的1个解。N SGA-II算法是最近发展起来的具有优良性能的多目标遗传算法,它引入了快速分类、约束支配和精英策略,1次运行可以获得多个Pareto最优解。文中利用N SGA-II算法来求解具有最小热载和最大横程的2个目标的再入轨迹优化问题。算例表明N SGA-II算法能够有效地搜索到优化轨迹的Pareto前沿,是RLV初步设计的有力工具。     

拦截空间目标的末制导规律研究

通过全程拦截弹道的设计与计算,验证了与空间目标直接碰撞的可能性,对末制导做了分析与计算.分析并比较了几种较为典型的末制导规律,通过理论分析与大量实际的末制导段弹道计算,分别为单轴和三轴拦截器选择了末制导律;按选定的末制导律,进行了各种交会情形下的弹道计算.结果证明:如果不考虑控制误差,在0°～90°的各种交会角条件下计算的理论脱靶量均小于1m,能够实现直接碰撞击毁目标.     

攻防对抗系统仿真发展情况分析

综合介绍与分析了美国在攻防对抗系统仿真方面的一些情况。对比国内开展此硕工作的状况,预测此方面的发展方向,并对国内今后开展此方面的工作提出一些看法与建议。     

面基防空防天导弹体系作战需求分析

根据新时期军事斗争形势和各防空力量构成,笔者将分别从国土防空、海上防空、集团军野战防空、高层反导与反卫四个方面,初步分析我国防空防天导弹体系的作战需求。     

拦截空间目标时中末制导交接班条件及轨面夹角影响分析

对单轴、三轴稳定的空间拦截器,根据导引头的视场与其末段修正能力,分别进行了中,末制导交接班条件的分析,通过对拦截器与目标空间交会影响的初步分析,认为要实现拦截器与空间目标的直接碰撞、轨面夹角应在30°以内。     

扩展防空体系的目标威胁及其排序问题

通过对现代空袭作战中的目标威胁分析,探讨了扩展防空体系中目标的分类判别模型以及目标威胁判断和排序问题。     

两质量块质量矩控制导弹滚转速度的变化及对弹体姿态运动影响分析

建立了质量矩控制导弹的动力学模型,对影响导弹自旋速度变化的主要因素进行了理论和仿真研究,分析了自旋速度变化对控制力矩的影响,并给出了结论。     

对付目标机动的微分对策导引律

利用强迫奇异摄动方法(FSPT),对具有动力学滞后环节的导弹与目标在三维空间内的全信息二人零和非线性微分对策模型,求解出时策双方的最优控制策略。再将导弹的最优控制策略(鞍点导引律)分别在目标作常规圆机动、随机最佳躲避、鞍点最优躲避下进行数值模拟计算;同时,还分析了随机测量噪声的影响。最后,将导弹最优控制策略的数值模拟结果与古典导引律的模拟结果进行比较分析,得出了几点结论。