导读:本文包含了可重复使用运载器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:重复使用,观测器,组合,干扰,姿态,低温,多变。
可重复使用运载器论文文献综述
杜飞,徐超,鱼则行[1]（2019）在《可重复使用运载器结构健康监测技术研究进展》一文中研究指出系统梳理了国内外针对可重复使用航天运载器开展的结构健康监测技术研究工作情况,并针对其中的关键技术问题,包括热防护系统连接松动检测、低温贮箱健康监测、结构冲击监测、在轨试验验证进行了详细讨论,总结了国内外的研究现状、技术能力以及发展趋势,指出了结构健康监测系统实际部署中的技术需求,为今后可重复使用运载器结构健康监测系统的实际应用提供借鉴。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年10期）
雷波,张明,岳帅[2]（2019）在《可重复使用运载器的耐坠毁缓冲装置的设计优化》一文中研究指出针对采用四腿式着陆支架的可重复使用运载器,提出一种油气-蜂窝两级缓冲的新型耐坠毁缓冲装置,常规油气缓冲器实现重复使用,危险工况下蜂窝缓冲器实现耐坠毁功能。建立了运载器着陆动力学模型,给出了运载器着陆的四种极限工况及铝蜂窝压溃载荷的求解方法,基于径向基(RBF)代理模型,采用多学科协同优化方法,对多工况下运载器两级缓冲装置设计参数进行了优化。结果表明,多学科协同优化方法有着较好的准确性,优化后运载器的最大过载和缓冲支柱载荷峰值均得到降低。最后,对比了单独油气缓冲器与两级耐坠毁缓冲装置下运载器的着陆响应,结果表明,使用两级耐坠毁缓冲装置在降低运载器最大着陆过载和缓冲支柱载荷峰值上有着较为明显的优势。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年09期）
马云龙,王朔,贺丹[3]（2019）在《重复使用运载器低温贮箱结构疲劳寿命与可靠性分析》一文中研究指出针对可重复使用运载器(RLV)低温贮箱的疲劳寿命问题,从结构可靠性角度出发,探究其结构疲劳分析的一般方法。首先,根据RLV的实际工况建立了贮箱结构的数值仿真模型,通过分析得出低温贮箱在飞行状态下的局部高应力区和地-空地循环应力谱;其次,基于无限寿命设计的思想,利用应力-强度干涉模型,计算了贮箱结构在无限寿命期内不发生疲劳破坏的概率(可靠度);最后,结合贮箱疲劳载荷的设计数据,根据疲劳寿命估算的Miner线性累积损伤模型,利用名义应力法分析了某一给定飞行周期内的贮箱结构疲劳损伤程度,通过Monte Carlo法计算了该结构的可靠度。以上工作为RLV低温贮箱结构在工程中的优化设计和可靠性分析提供了理论参考。(本文来源于《沈阳航空航天大学学报》期刊2019年04期）
张蒙正,张玫[4]（2019）在《航天运载器重复使用液体动力若干问题探讨》一文中研究指出重复使用是大幅度降低航天运输成本的主要途径,动力系统的重复使用是关键,也是首先要解决的问题。目前重复使用运载器动力装置发展的主要途径是研制重复使用、低成本的液体火箭发动机和开发以水平起降一级动力装置为目标的组合循环发动机。液体火箭发动机的重复使用应革新设计理念,从设计方法、推进剂选型、材料选取及能力的适度运用、生产工艺、维修等方面综合考虑。基于组合循环动力的水平起降飞行器是降低运输成本的重要途径,也是重复使用运载器发展的重要方向,应借鉴航空发动机等动力重复使用设计理念,在方案研究和关键技术研究阶段就考虑重复使用问题。(本文来源于《火箭推进》期刊2019年04期）
李晓栋,廖宇新,李珺[5]（2019）在《基于MFTESO的可重复使用运载火箭多变量有限时间控制方法》一文中研究指出针对可重复使用运载火箭一子级返回过程中大气层内无动力减速段姿态控制问题,考虑模型不确定性和外界干扰因素的影响,提出了一种基于多变量有限时间扩张状态观测器(multivariable finite-time extended state observer,MFTESO)的多变量有限时间控制方法。基于绕质心运动模型建立面向姿态控制的模型,利用MFTESO对系统状态和总扰动进行估计,并将估计值引入多变量有限时间控制器,以保证对姿态角期望值的准确和快速跟踪控制。基于Lyapunov理论证明了闭环系统有限时间稳定性;将基于MFTESO的多变量有限时间控制方法与非奇异快速终端滑模控制方法作对比,结果表明,前者使运载火箭一子级动态响应过程中的超调量、稳态误差更小,且能在有限时间内跟踪姿态角期望值,为实现垂直回收提供了必要条件。(本文来源于《控制与信息技术》期刊2019年04期）
陈佳晔[6]（2019）在《基于干扰观测器的重复使用运载器再入段滑模控制方法研究》一文中研究指出重复使用运载器(Reusable Launch Vehicle,RLV)作为低成本、可靠的空天运输手段,已经成为世界各航天大国正在重点研究并进行多次实验验证的对象。重复使用运载器具有多次安全可靠进出大气层及回收能力,并且能够精确地将载荷送入轨道,因此可大幅度降低运输、发射成本。但由于RLV具有跨空域、跨速域的飞行特点,其飞行过程中速度和高度变化较大、姿态变化剧烈,飞行器模型呈现强耦合和非线性等特点,同时外界存在严重干扰,模型参数存在不确定性,使得RLV控制系统设计成为其领域内研究难点之一。本文针对RLV的上述难点问题,为实现RLV可靠安全再入,重点开展RLV再入姿态控制问题研究。定义了RLV再入段需要用到的坐标系、坐标系转换关系、角度及角度几何关系,针对RLV再入段的飞行特征,通过受力和力矩分析,建立了RLV再入数学模型,为了使模型可直接应用于现有的控制方法,对模型进行适当简化,推导出RLV再入段面向控制系统设计的数学模型。由于RLV再入段飞行高度变化大,速度和姿态变化剧烈,再入过程中大气环境复杂,从而导致高速大姿态再入过程中气动特性复杂。针对RLV的外形结构特点,设计了叁维模型,采用基于计算流体力学的方法对RLV气动系数进行了模拟计算,得出气动系数表。在建立模型时,将气动系数中的摄动项处理为模型不确定性,通过干扰观测器进行观测补偿,与传统采用多项式拟合等方式进行处理相比,简化了模型,提高控了制精度。考虑到RLV在再入飞行阶段,严重的外界干扰以及模型不确定性对系统有严重影响,文中提出基于自主学习干扰观测器的姿态控制方法,处理存在大干扰、不确定性的RLV再入段系统的鲁棒姿态控制问题。首先根据奇异摄动理论和时标分离原则,将RLV再入姿态模型系统分为内、外环子系统;然后分别设计基于Sigmoid函数的扩张状态观测器和自主学习干扰观测器,观测和补偿系统中的不确定性和外界干扰带来的影响;在此基础上,分别设计内、外环子系统改进的多元超螺旋滑模控制器,完成RLV再入段姿态跟踪控制,实现了精确跟踪制导指令,同时对系统中的抖动有效地抑制;最后,通过仿真对比分析基于不同观测器的控制方案,验证了本文所提出的控制方法的优势。针对RLV再入段可能出现综合扰动(括执行机构故障、模型不确定性以及外界干扰等),提出基于Sigmoid函数的迭代学习干扰观测器的自适应有限时间收敛容错控制方法。文中首先针对RLV再入段的执行机构可能出现的故障类型进行分析并建立了故障力矩数学模型;然后设计一种新型基于Sigmoid的迭代学习干扰观测器,用于对系统中存在的综合扰动进行观测和补偿;在此基础上设计了一种自适应有限时间收敛控制器,实现对RLV姿态有限时间跟踪;最后设置不同的故障类型工况,对所提出的容错控制方法的有效性和鲁棒性进行了分析和验证。针对RLV的多异类执行机构控制分配问题,提出了RLV多异类执行机构混合规划控制分配方法。首先分析了RLV再入段的执行机构功能和特性;在此基础上,设计了基于序列二次规划的气动舵控制分配、基于Mamdani模糊控制及决策机制的RCS控制分配以及基于动压剖面的异类执行机构分配方案;最终,设置不同工况,对文中提出的混合规划控制分配策略与伪逆控制分配策略进行对比仿真实验,验证了所提出的混合规划控制分配策略的合理性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-07-01）
陈佳晔,穆荣军,白瑜亮,张新,崔乃刚[7]（2019）在《自主学习干扰观测器驱动的重复使用运载器再入段滑模控制》一文中研究指出针对重复使用运载器(RLV)再入段的姿态控制问题,设计一种具有自主学习干扰观测器(SLDO)的滑模控制器。基于奇异摄动理论及时标分离原则,将RLV的姿态动力学方程划分为外环和内环子系统。根据RLV再入段模型不确定性和外部干扰均随时间变化、不可忽略且无法预知边界等特点,结合2型模糊神经结构、误差反馈学习架构以及滑模控制(SMC)理论,提出一种新型在线自主学习干扰观测器。设计基于SLDO驱动的多元超螺旋滑模控制器,完成对再入段姿态的跟踪。最后,针对6自由度RLV模型进行了仿真分析,仿真结果证明了控制方法的有效性以及鲁棒性。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年06期）
周宏宇[8]（2019）在《组合动力可重复使用运载器叁维轨迹优化与在线制导方法研究》一文中研究指出随着航天技术的快速发展和航天活动的多元化与频繁化,航天发射的经济性、安全性、运载能力和灵活性显得愈发重要。本文以基于组合动力的可重复使用运载器为研究背景,针对总体参数模型、运动数学模型和优化模型建立,强耦合条件下的总体参数/轨迹协同优化设计,考虑发射时刻偏差的上升段叁维轨迹优化设计以及多种不确定因素条件下的返回滑翔段在线制导等关键技术问题进行了系统深入的研究。主要研究内容包括以下几个方面:在分析水平起降可重复使用运载器特点和发展现状的基础上,设计可重复使用运载器总体方案,包括运载器的任务剖面、总体构型和气动参数等。针对可重复使用运载器采用组合动力这一特点,从热力学原理出发,充分考虑动力性能和运动状态间的相互作用关系,建立不同吸气式动力模态下的发动机数学模型;同时从求解运载器上升段最优轨迹的需求出发,提取影响组合动力系统性能的主要参数,为后续上升段轨迹优化问题求解奠定基础。此外,建立坐标系模型并给出坐标系间的转换关系,并在动力学分析的基础上建立组合动力可重复使用运载器的叁维运动数学模型。针对组合动力可重复使用运载器上升段飞行中动力输出、约束条件、运动状态和性能指标间的复杂耦合关系,同时考虑动力系统对飞行状态及飞行环境提出的复杂约束条件,设计了一种全新的考虑多种动力模态的上升段攻角剖面。利用该剖面,可以解析预知上升段攻角及其变化率,使攻角约束在轨迹设计过程中更容易得到满足,因而可以降低优化算法的求解难度。此外,考虑到组合动力发动机参数和上升段攻角剖面设计参数协同优化问题中存在大量待优化变量,提出了一种改进的粒子群优化算法。在分析粒子群优化算法收敛性的基础上,通过动态惯性权重和扰动变异操作提高了算法的寻优能力;同时针对各优化参数物理意义和取值范围上的巨大差异,采用动态种群和多种群并行搜索的策略对粒子群优化算法进行了改进,解决了多参数/轨迹协同优化问题。在上升段借助气动力进行横向机动是水平起飞可重复使用运载器的重要特点之一,也是这类运载器相对于传统运载火箭的主要优势。本文考虑了有效载荷在入轨后的地面观测和太阳光照约束,建立了发射时刻计算模型。同时,以修正发射时刻偏差为出发点,通过解耦设计纵向和侧向飞行轨迹,将上升段叁维轨迹优化问题转化为仅含四个未知量的参数搜索问题;其中,纵向轨迹负责构造轨道形状,而侧向轨迹负责修正轨道面方位。然后,设计了一种高维黄金分割算法,并与粒子群优化算法结合形成一种混合优化算法,用于计算最优叁维上升段轨迹。最后,分析了水平起降可重复使用运载器相对于传统运载火箭在修正发射时刻偏差上的优势,验证了水平起降可重复使用运载器的发射窗口拓展能力。再入返回段是实现运载器可重复使用的关节阶段,而滑翔段占返回段的比重远大于其它阶段,因此本文重点对返回滑翔段轨迹进行研究。针对可重复使用运载器返回滑翔段轨迹,提出了一种滑翔段在线制导算法。首先,在高度通道内推导了返回滑翔段高精度解析动力学,并在此基础上得到了返回滑翔段过程约束和性能指标的解析表达式,为最优滑翔轨迹的快速求解提供基础。然后,提出了一种新的虚拟目标点概念;利用滑翔段解析解和虚拟目点,实现了对横程的在线控制以及对速度的精确耗散。不同于传统方式,本文提出的滑翔制导方法无需事先设计攻角或倾侧角剖面,无需在线积分预测终端状态,无需大量离线计算,无需设计高精度轨迹跟踪器;同时,该方法能够自动满足终端高度、位置和飞行路径角约束,因此制导精度和鲁棒性更高;另外,由于进行在线轨迹优化,本文提出的在线制导方法能够保证轨迹的最优性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
张新[9]（2019）在《重复使用运载器多模型自适应控制方法研究》一文中研究指出重复使用运载器(Reusable Launch Vehicle,RLV)大包络飞行时,面临着不同飞行阶段带来的气动环境剧烈变化、工作模式改变、执行机构切换、甚至结构外形重构等情况。这一方面使得飞行器存在严重的非线性、强耦合、快时变和不确定性等特性,另一方面也导致单一的控制模型和控制方法越来越难以满足RLV控制系统的任务要求。作为适用于此类复杂系统的控制方法,多模型控制(Multi-Mode Control,MMC)可通过与其它建模方法、控制方法相结合,构建针对控制对象的多模型集合、控制器集合和自适应切换策略,从而保证系统较强的鲁棒性和自适应性。考虑到RLV的多工作模式、系统不确定性和强非线性、异类冗余执行机构等特点,本文设计了RLV的多模型自适应控制系统,同时重点开展了不同飞行阶段的子模型集合构建、基于扰动补偿的非线性自适应控制、基于多目标优化的动态控制分配、基于性能评估的自适应切换控制等方法研究,并分别对提出并设计的控制器、分配策略和切换策略进行了分段的可行性分析、不同方法间的对比验证和全程多模型自适应控制系统的综合仿真。针对RLV大包络、多模式的特点,建立了RLV全飞行阶段的6-DOF动力学模型,并基于是否满足小扰动假设分别推导了系统的线性控制模型和非线性控制模型;考虑到不同飞行阶段的动态特性、控制变量和执行机构等因素,进行了特征点选择和对应区域的划分,并针对选择的若干特征点构建子模型集合,为后续控制器、控制分配策略和切换策略奠定基础。针对具有参数不确定性和外界未知扰动的非线性系统,进行了基于扰动补偿的非线性自适应控制方法研究。首先,针对线性控制子模型,提出了一种非线性PID(Nonlinear PID,NLPID)方法和对应的控制器设计;其次,针对存在参数不确定性、未知扰动的非线性控制子模型,设计了基于自适应反步法(Adaptive Backstepping,ABS)的控制器,同时为避免ABS控制器带来的微分爆炸问题,引入了基于Sigmoid函数的扩张状态观测器(Extended State Observer based on Sigmoid function,SESO)的控制补偿方法;最后,综合上述控制方法的优点,提出了一种基于扰动补偿的非线性自适应控制方法,利用Lyapunov函数对闭环控制系统的稳定性进行了理论分析。仿真结果分别验证了NLPID、ABS、SESO和本文提出的非线性自适应控制器的有效性,同时对比分析了不同控制器作用下的控制精度、鲁棒性、抗扰性等指标。针对RLV的多异类执行机构,进行了基于多目标优化的动态自适应控制分配研究。首先,以控制分配误差最小化为优化目标,开展了同类执行机构和异类执行机构间的分配方法研究;其次,考虑到分配误差最小、控制效率最优、燃料消耗最小等多个优化目标下的分配问题,以层次分析法设计了不同优化目标的动态权重系数,通过加权组合形式将多目标优化问题转化为单目标问题,并以改进的序列二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)算法实现了对此多目标优化的动态控制分配问题的求解;最后,在利用Lyapunov理论给出了保证控制分配环节的引入不影响系统稳定性的基础上,对设计的控制分配方法进行了仿真验证,并重点对比分析了执行机构切换时机、多目标优化的优势以及异类执行机构的不同控制分配方法。仿真结果不仅验证了基于多目标优化的动态自适应控制分配方法的可行性和有效性,还表明了该方法在实现综合控制分配性能方面的优势。针对设计的子模型集合、控制器集合和控制分配集合,进行了基于性能评估的多模型自适应切换控制研究。首先,在基于层次分析法建立的控制性能指标评估系统基础上,以RLV建立的控制模型与实际模型间的辨识误差为基准,选择评估系统中的过程性能评估函数设计了自适应切换策略,并基于平均驻留时间法推导证明了切换系统的稳定性;其次,以性能评估函数作为优化目标,提出了一种基于最速下降法的反馈自适应律,在保证系统稳定性的基础上优化了控制器参数;最后,在搭建的RLV多模型自适应控制系统仿真平台的基础上,分别对设计的性能评估模型、自适应切换策略以及多模型控制系统进行了有效性验证。仿真结果还验证了相对于硬切换,自适应切换策略的抖振更小。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
陈佳晔,白瑜亮,穆荣军,张新,崔乃刚[10]（2019）在《基于自适应滑模的重复使用运载器容错控制》一文中研究指出针对重复使用运载器(RLV)等类飞行器存在外界干扰和执行机构故障等情况,提出一种基于姿态跟踪容错控制方法。在正常的运行模式下,姿态跟踪控制采用连续四元数反馈控制器。当系统中出现故障时,飞行器姿态将偏离参考轨迹,此时触发控制系统中滑动模态反应,使系统具有鲁棒性。通过选取适当李雅普诺夫函数,证明了所提出的控制律在存在故障的情况下是渐近稳定的。针对由于传感器干扰滑模面非零而导致的增益渐增,以及控制器性能下降问题,设计了一种具有自适应参数的自适应滑模控制律,使增益能够收敛到合理上界。最后,选取重复使用运载器再入段为对象进行仿真验证。仿真结果表明,采用有自适应滑模参数的控制系统,四元数跟踪误差能够达到10~(-4)量级。(本文来源于《中国惯性技术学报》期刊2019年02期）
可重复使用运载器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对采用四腿式着陆支架的可重复使用运载器,提出一种油气-蜂窝两级缓冲的新型耐坠毁缓冲装置,常规油气缓冲器实现重复使用,危险工况下蜂窝缓冲器实现耐坠毁功能。建立了运载器着陆动力学模型,给出了运载器着陆的四种极限工况及铝蜂窝压溃载荷的求解方法,基于径向基(RBF)代理模型,采用多学科协同优化方法,对多工况下运载器两级缓冲装置设计参数进行了优化。结果表明,多学科协同优化方法有着较好的准确性,优化后运载器的最大过载和缓冲支柱载荷峰值均得到降低。最后,对比了单独油气缓冲器与两级耐坠毁缓冲装置下运载器的着陆响应,结果表明,使用两级耐坠毁缓冲装置在降低运载器最大着陆过载和缓冲支柱载荷峰值上有着较为明显的优势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
可重复使用运载器论文参考文献
[1].杜飞,徐超,鱼则行.可重复使用运载器结构健康监测技术研究进展[J].宇航学报.2019
[2].雷波,张明,岳帅.可重复使用运载器的耐坠毁缓冲装置的设计优化[J].宇航学报.2019
[3].马云龙,王朔,贺丹.重复使用运载器低温贮箱结构疲劳寿命与可靠性分析[J].沈阳航空航天大学学报.2019
[4].张蒙正,张玫.航天运载器重复使用液体动力若干问题探讨[J].火箭推进.2019
[5].李晓栋,廖宇新,李珺.基于MFTESO的可重复使用运载火箭多变量有限时间控制方法[J].控制与信息技术.2019
[6].陈佳晔.基于干扰观测器的重复使用运载器再入段滑模控制方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[7].陈佳晔,穆荣军,白瑜亮,张新,崔乃刚.自主学习干扰观测器驱动的重复使用运载器再入段滑模控制[J].宇航学报.2019
[8].周宏宇.组合动力可重复使用运载器叁维轨迹优化与在线制导方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[9].张新.重复使用运载器多模型自适应控制方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[10].陈佳晔,白瑜亮,穆荣军,张新,崔乃刚.基于自适应滑模的重复使用运载器容错控制[J].中国惯性技术学报.2019
论文知识图
