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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유창경
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수7
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본 논문에서는 널리 사용되는 유도법칙의 하나인 입사각 제어 유도법칙을 개선하여 고정표적을 타격하는 정밀유도포탄에 실제 적용 가능한 알고리즘을 제안하였다. 입사각 제어 유도법칙은 탄이 목표지점에 충돌 시 입사각을 설정함으로써 원하는 각도로 표적을 타격할 수 있는 효율적인 유도법칙이다. 현재 알려진 입사각 제어 유도법칙은 탄의 속도가 일정한 경우 유도계수 을 사용함으로써 최적해를 갖는 것으로 알려져 있다. 하지만 속도의 비선형성이 존재할 경우, 표적 접근에 따라 유도명령 크기가 급증하게 된다. 이러한 점 때문에 기존 입사각 제어 유도법칙은 기동력에 한계가 있는 비행체에 실제로 적용하기 어렵다.
정밀유도포탄은 형상의 특이성과 카나드 조종 등의 이유로 큰 기동력을 낼 수 없다. 이러한 유형의 포탄에 입사각 제어 유도법칙을 적용하기 위하여, 기존의 유도법칙을 개선하는 연구를 수행하였다. 최적해로 알려진 이라는 고정 유도계수 대신 시변으로 적용되는 유도계수를 사용하는 알고리즘을 구현하였다. 먼저 시변 유도계수를 변수로 하는 궤적최적화를 통하여 최적의 유도에너지를 갖도록 하는 유도계수 프로파일을 산출하여 이를 적용 시 얻을 수 있는 이득을 확인하였다. 여러 가지 경우에 대하여 경향성을 파악한 후, 신경회로망 기법을 적용하여 시변 유도계수를 결정함으로써 임의의 사거리에 있는 표적에 대하여 최소의 에너지로 유도가능한 알고리즘을 제안하였다.
정밀유도포탄은 형상의 특이성과 카나드 조종 등의 이유로 큰 기동력을 낼 수 없다. 이러한 유형의 포탄에 입사각 제어 유도법칙을 적용하기 위하여, 기존의 유도법칙을 개선하는 연구를 수행하였다. 최적해로 알려진 이라는 고정 유도계수 대신 시변으로 적용되는 유도계수를 사용하는 알고리즘을 구현하였다. 먼저 시변 유도계수를 변수로 하는 궤적최적화를 통하여 최적의 유도에너지를 갖도록 하는 유도계수 프로파일을 산출하여 이를 적용 시 얻을 수 있는 이득을 확인하였다. 여러 가지 경우에 대하여 경향성을 파악한 후, 신경회로망 기법을 적용하여 시변 유도계수를 결정함으로써 임의의 사거리에 있는 표적에 대하여 최소의 에너지로 유도가능한 알고리즘을 제안하였다.
목차
In this paper, an algorithm that can be applied actually to Precision Guided Munitions(PGM) that strike the fixed target was proposed. It is possible by improving the Impact Angle Control Guidance(IACG) law, one of the widely used guidance laws. IACG is the efficient guidance law which can strike the target for a desired angle by setting the impact angle of the PGM. The currently known optimal solution of conventional IACG can be obtained by setting the fixed guidance coefficient when the velocity of the PGM is constant. However, if there is a nonlinearity of velocity, the guidance command increase sharply as the PGM approach to the target. For this reason, it is difficult to apply the conventional IACG actually to vehicles with limited maneuverability.PGM can’t produce large maneuverability due to shape specificity and canard control. In order to apply IACG for these types of munition, a study was conducted to improve the conventional guidance law. Instead to apply the fixed guidance coefficient , known as the optimal solution, an algorithm was implemented that uses time-varying guidance coefficient. First, the guidance coefficient profile that has the optimal guidance energy is calculated through the trajectory optimization using the time-varying guidance coefficient as a variable, and the gain that can be obtained when the optimal time-varying guidance coefficient is applied is confirmed. After finding the tendency in various cases, an guidance algorithm was proposed that can be applied to strike the target at any range for minimum energy by determining the time-varying guidance coefficient through the neural network technique.
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