內(nèi)容簡介:

目錄:第1章 緒論
1.1 背景與意義
1.2 約束條件下的末制導(dǎo)律研究現(xiàn)狀
1.2.1 帶落角約束的末制導(dǎo)律
1.2.2 多約束條件下的末制導(dǎo)律
1.2.3 考慮自動駕駛儀動態(tài)特性帶落角約束的末制導(dǎo)律
1.3 軌跡優(yōu)化數(shù)值方法研究現(xiàn)狀
1.3.1 軌跡優(yōu)化的一般性描述
1.3.2 間接法
1.3.3 直接法
1.3.4 新進(jìn)展
1.4 再人制導(dǎo)方法研究現(xiàn)狀
1.4.1 標(biāo)準(zhǔn)軌道制導(dǎo)法
1.4.2 預(yù)測制導(dǎo)法
1.4.3 新進(jìn)展
1.5 結(jié)構(gòu)安排

第2章 帶落角和末端攻角約束的最優(yōu)末制導(dǎo)律
2.1 一種帶末端多約束的最優(yōu)末制導(dǎo)律
2.2 二維平面內(nèi)末端多約束最優(yōu)末制導(dǎo)律設(shè)計
2.2.1 二維彈目相對運動模型的建立
2.2.2 二維平面最優(yōu)末制導(dǎo)律設(shè)計
2.2.3 仿真研究
2.3 本章小結(jié)

第3章 帶落角約束針對靜止目標(biāo)的一般加權(quán)最優(yōu)末制導(dǎo)律
3.1 制導(dǎo)模型
3.1.1 彈目相對運動方程
3.1.2 制導(dǎo)模型的狀態(tài)方程描述
3.2 考慮控制系統(tǒng)為一階慣性環(huán)節(jié)時的最優(yōu)末制導(dǎo)律.
3.3 不考慮控制系統(tǒng)慣性時的最優(yōu)末制導(dǎo)律
3.4 算例驗證
3.4.1 權(quán)函數(shù)為1的情況
3.4.2 權(quán)函數(shù)的逆為剩余時間函數(shù)的情況
3.4.3 權(quán)函數(shù)的逆為指數(shù)函數(shù)的情況
3.4.4 仿真結(jié)果與分析
3.5 本章小結(jié)

第4章 終端多約束條件下針對靜止目標(biāo)的剩余時間末制導(dǎo)律
4.1 帶落角和終端加速度約束的末制導(dǎo)律設(shè)計
4.1.1 彈目相對運動方程
4.1.2 末制導(dǎo)律設(shè)計
4.2 末制導(dǎo)律特性分析
4.2.1 閉環(huán)形式的軌跡解
4.2.2 制導(dǎo)指令的特性
4.2.3 視場角的特性
4.2.4 制導(dǎo)增益的選擇
4.3 剩余時間估計方法
4.4數(shù)值仿真與分析
4.4.1 末制導(dǎo)律的性能仿真
4.4.2 仿真對比
4.4.3.制導(dǎo)增益選取方法的驗證
4.5 本章小結(jié)
窘5章 多約束條件下針對運動目標(biāo)的偏置比例導(dǎo)引律
5.1 采用偏置比例導(dǎo)引的間接撞擊角度控制
5.1.1 偏置比例導(dǎo)引的一般描述
5.1.2 偏置比例導(dǎo)引律的求解
5.1.3 導(dǎo)引運動閉環(huán)解
5.1.4 偏置項的積分值
5.1.5 偏置項的求解
5.1.6 仿真驗證
5.2 考慮導(dǎo)引頭視場角和過載限制的攻擊角度控制導(dǎo)引律
5.2.1 針對非機(jī)動目標(biāo)偏置項設(shè)計方法的改進(jìn)
5.2.2 針對機(jī)動目標(biāo)偏置項設(shè)計方法的改進(jìn)
5.2.3 仿真驗證.
5.3 本章小結(jié)

第6章 軌跡優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型和多區(qū)間偽譜法的基本原理
6.1 多約束條件下的再人軌跡優(yōu)化模型.
6.1.1 三自由度再入運動模型
6.1.2 約束條件
6.1.3 目標(biāo)函數(shù)
6.2 多區(qū)間非線性最優(yōu)控制問題
6.2.1 多區(qū)間非線性最優(yōu)控制問題的一般性描述
6.2.2 多區(qū)間最優(yōu)控制問題的一階最優(yōu)必要條件
6.3 多區(qū)間Radau偽譜法的求解策略
6.3.1 多區(qū)間Radau偽譜法求解策略的提出
6.3.2 多區(qū)間Radau偽譜方法的基本原理
6.3.3 數(shù)值近似方法
6.3.4 多區(qū)間Radau偽譜法離散最優(yōu)控制問題的一般描述.
6.4 本章小結(jié)

第7章 自適應(yīng)Radau偽譜軌跡優(yōu)化算法
7.1 自適應(yīng)p-Radau偽譜優(yōu)化算法
7.1.1 解的誤差判定準(zhǔn)則
7.1.2 算法步驟
7.1.3 驗證算例
7.2 基于密度函數(shù)的偽譜網(wǎng)格細(xì)化算法
7.2.1 單個區(qū)間內(nèi)的誤差評估準(zhǔn)則
7.2.2 基于曲率密度函數(shù)的細(xì)化策略
7.2.3 算法步驟
7.2.4 驗證算例
7.3 自適應(yīng)hp-Radau偽譜優(yōu)化算法研究
7.3.1 單個區(qū)間內(nèi)的誤差評估準(zhǔn)則
7.3.2 提高單個區(qū)間求解精度的策略
7.3.3 算法步驟
7.3.4 比較驗證
7.4 本章小結(jié)

第8章 基于自適應(yīng)偽譜法的再入軌跡快速優(yōu)化與分析
8.1 再人熱載最小軌跡快速優(yōu)化與分析
8.1.1 優(yōu)化模型
8.1.2 仿真參數(shù)設(shè)置
8.1.3 不同hp偽譜優(yōu)化方法的比較
8.1.4 不同偽譜方法間的比較分析
8.1.5 自適應(yīng)hp-Radau偽譜法優(yōu)化性能分析
8.2 再人突防軌跡優(yōu)化與分析
8.2.1 突防軌跡優(yōu)化問題闡述
8.2.2 突防軌跡優(yōu)化的難點與優(yōu)化方法的選取
8.2.3 多階段優(yōu)化解法的一般性描述
8.2.4 路徑點和禁飛區(qū)的內(nèi)點約束
8.2.5 仿真分析
8.3 本章小結(jié)

第9章 基于hp-Radau偽譜法的再入飛行器實時最優(yōu)制導(dǎo)方法
9.1 固定采樣頻率下的實時最優(yōu)制導(dǎo)算法研究
9.2 固定采樣頻率下的實時最優(yōu)制導(dǎo)算法研究
9.2.1 算法步驟
9.2.2 穩(wěn)定性分析
9.2.3 制導(dǎo)性能仿真與分析
9.3 自由采樣頻率下的實時最優(yōu)制導(dǎo)算法研究
9.3.1 算法步驟
9.3.2 穩(wěn)定性分析
9.3.3 制導(dǎo)性能仿真與分析
9.4 兩種實時最優(yōu)制導(dǎo)方法的對比分析
9.4.1 標(biāo)準(zhǔn)條件下的比較
9.4.2 干擾條件下的比較
9.5 本章小結(jié)

第10章 Radau偽譜方法的收斂性分析
10.1 問題陳述¨
10.2 理論基礎(chǔ)
10.3 收斂性證明
10.4 本章小結(jié)
附錄A
參考文獻(xiàn)