| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 进入轨迹优化与制导方法综述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 轨迹优化方法 | 第13-15页 |
| 1.2.2 进入制导方法 | 第15-17页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第17-21页 |
| 1.3.1 美俄火星探测任务 | 第17-20页 |
| 1.3.2 中国的火星探测计划 | 第20-21页 |
| 1.4 本文结构与章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 火星大气进入动力学建模 | 第22-29页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 坐标系与火星环境 | 第22-26页 |
| 2.2.1 火星基本环境参数 | 第22页 |
| 2.2.2 火星大气密度模型 | 第22-23页 |
| 2.2.3 火星重力模型 | 第23页 |
| 2.2.4 常用坐标系 | 第23-26页 |
| 2.3 火星进入动力学模型 | 第26-28页 |
| 2.3.1 进入动力学方程 | 第26-27页 |
| 2.3.2 动力学模型归一化处理 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 火星大气进入相关参数仿真分析 | 第29-35页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.1.1 仿真模型 | 第29页 |
| 3.2 进入初始参数对火星进入轨迹的影响 | 第29-32页 |
| 3.2.1 进入角的影响 | 第29-31页 |
| 3.2.2 进入速度的影响 | 第31-32页 |
| 3.3 滚转角对进入轨迹的控制能力分析 | 第32-33页 |
| 3.4 火星环境的不确定性对落点的影响 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 火星大气进入轨迹优化方法 | 第35-55页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 火星进入轨迹优化问题描述 | 第35-38页 |
| 4.2.1 总体分析 | 第36页 |
| 4.2.2 进入运动模型与约束条件 | 第36-38页 |
| 4.2.3 优化指标 | 第38页 |
| 4.3 基于 GAUSS 伪谱算法的火星进入轨迹优化 | 第38-43页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第38页 |
| 4.3.2 状态方程的离散化 | 第38-40页 |
| 4.3.3 数值仿真 | 第40-43页 |
| 4.4 基于遗传算法的火星进入轨迹优化 | 第43-49页 |
| 4.4.1 基本原理 | 第43-44页 |
| 4.4.2 算法设计 | 第44-46页 |
| 4.4.4 数值仿真 | 第46-49页 |
| 4.5 基于粒子群算法的火星进入轨迹优化 | 第49-54页 |
| 4.5.1 基本原理 | 第49-50页 |
| 4.5.2 算法设计 | 第50-51页 |
| 4.5.3 数值仿真 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 火星大气进入制导方法 | 第55-72页 |
| 5.1 进入制导方法 | 第55页 |
| 5.2 预测校正制导方法 | 第55-62页 |
| 5.2.1 纵向制导 | 第55-57页 |
| 5.2.2 侧向制导 | 第57-58页 |
| 5.2.3 数值仿真与分析 | 第58-62页 |
| 5.3 基于 RBF 神经网络的多滑模制导方法 | 第62-71页 |
| 5.3.1 滑模控制 | 第62-64页 |
| 5.3.2 RBF 神经网络 | 第64-66页 |
| 5.3.3 制导率设计 | 第66-68页 |
| 5.3.4 数值仿真与分析 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |