攻击机机群在整个战斗飞行过程中作战效能分析的数学模型

讨论建立了攻击机机群与地面目标战斗数学模型,攻击机机群战斗飞行数学模型,并以平均动态学理论为基础,建立了攻击机机群在整个战斗飞行过程中作战效能分析的数学模型。     

空战格斗飞行机动数据库建立及应用

空战格斗任务面临环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等多项挑战。为此,已建立人类飞行员空战格斗飞行机动数据库ACED(Air Combat Engagement Database),系统采集人类优秀飞行员空战格斗飞行机动数据。基于该数据库,首先分析了空战格斗飞行机动方程,提出应重点分析飞行员在空战任务中的滚转角及法向过载决策指令;研究确定了近距空战格斗任务中的人类飞行员飞行机动决策时间窗,并采用能量谱分析方法确定了飞行员在近距空战格斗飞行机动中的滚转角决策频率;针对采用航炮作为主武器的近距空战格斗任务,研究了近距空战格斗敌机轨迹预测算法。相关方法可有效预测航炮炮弹生命周期内的敌机未来轨迹,有力支撑了航炮自动火控算法的研发,助力在相关空战竞赛中取得优异成绩。本文系列应用示例验证了已建立的空战格斗飞行机动数据库的有效性。     

拟线性最优平滑滤波及其应用

在普通推广卡尔曼滤波（Ｅ．Ｋ．Ｆ．）的基础上，提出了一种更加适用于非线性状态方程和观测方程的改进的滤波算法－－拟线性最优平滑滤波（Ｑ．Ｌ．Ｏ．Ｓ．Ｆ．）算法，在求该滤波算法的状态转移矩阵时，加进了二阶导数项，同时线性化的标称值取为单步平滑值，降低了非线性对滤波的影响，提高了滤波精度。通过对某歼击机的仿真飞行试验数据及实测数据的处理，表明该算法比普通推广卡尔曼滤波具有更好的收敛性、精确性。     

PID神经网络控制器在飞控系统中的应用

BP神经网络已被广泛应用于PID控制器的优化调参,但这种调参方法具有收敛速度慢、学习时间长、连接权重初值为随机值、易于陷入局部极小等缺点.提出了一种不同于用BP网络调整PID参数的新的融合方法:PID神经网络控制器(PIDNN);该控制器不仅能克服以上缺点,而且具有很好的鲁棒性.对PIDNN在某无人机姿态控制系统的应用进行了仿真研究,仿真结果表明该控制器能够大大地改善姿态控制系统性能.     

攻击机机群多步骤对地攻击模拟数学模型

以平均动态学理论为基础,研究讨论了攻击机机群在整个战斗飞行过程中作战效能评估的基本原理,建立了战效评估的顶层分析数学模型,导出了效能指标与对地攻击靶场效能指标、国土防空系统突防效能指标及要地防空系统突防效能指标间的关系式,给出了完成作战任务集所需飞机架数、被击毁的总架数,总战斗飞行架次数以及武器总消耗量等的计算式,为评价攻击机机群在整个战斗飞行过程中的作战效能奠定了理论基础。     

舰载无人机着舰复飞决策方法及故障分析

针对舰载无人机自动着舰过程中的决策问题,搭建了自动着舰仿真系统模型,对着舰安全准则及复飞边界准则进行改进,确定了着舰复飞决策步骤。根据设计的自动着舰系统仿真计算得出了综合决策区域,同时搭建了故障模型,分别分析评估了执行器卡死、飘移和部分损伤故障对着舰安全飞行区域及复飞边界的影响。针对舰载机在着舰过程中发生故障的复杂情况设计了决策方法并进行算例分析。仿真结果表明,所提方法可在舰载无人机着舰下滑过程中进行及时有效的决策,保障着舰下滑过程的安全。     

攻击型航空综合体作战效能分析的基本问题

以作战过程最为复杂的攻击型航空综合体为例,给出了与攻击型航空综合体作战效能分析相关的基本概念,简述了攻击机机群的基本作战过程,对其在完成作战任务的整个战斗机飞行过程中进行战效评估时所涉及到的基本问题－作战“剧本”的描述和所需要建立的数学模型等进行了较详细的介绍,阐述了各数学模型间的关系及各自应具有主要功能,为从系统工程观战来研究对地攻击机的作战效能,建立战效评估的顶层数学模型提供参考。     

极大似然法在飞机极曲线辨识中的应用

介绍了利用极大似然法辨识飞机极曲线的基本原理。通过仿真研究及对实测飞行试验数据的处理，表明该方法能够辨识出光滑的非线性飞机极曲线，算法具有良好的收敛性及结果的唯一性，并且可方便地推广应用于工程中其它类型的非线性曲线辨识问题。     

基于解耦控制的飞机飞行的控制方法仿真研究

深入地研究了基于状态空间法的解耦控制理论，并用此理论对飞机的纵向和横航向的某一飞行状态进行了仿真，得出了既可解耦也可以改善系统响应性能的控制方法。仿真中应用局部解耦的方法构造满足解耦控制条件的多变量系统，局部解耦控制有利于解耦控制方法在飞行控制系统中的应用。     

军用飞机状态估计与参数辨识软件包研制

在对最优输入设计、数据协调和数据分析分别进行研究的基础上,应用软件工程化方法研制出相应的软件,再通过管理软件进行统~管理,集成了~个完整的军用飞机状态估计与参数辨识软件包MASEPI。最后,通过仿真测试和实测数据处理,该软件包的有效性和实用性得到了验证和确认。现已应用于实际工程试验与试飞数据处理。