matlab实验二飞行航程计算
数学实验飞行航程计算实验报告
通过对本实验的整体操作，运行。使得我们学会了如何运用数学软件来解决现实生活中所存在的实际问题，同时对于实验的细节，我们也熟悉的掌握了数学软件的操作方式，对于图形的绘制，函数的运用，程序的汇编，以及简单问题的处理方法。不过对于软件的性能及其他用途运用还比较生疏，以后多加操作练习，更好地掌握MATLAB这款数学软件。
2、在图形上通过经纬度确定各大城市的具体位置。
3、球面短程线是过球面上两点P1和P2以及坐标原点O的平面与球面的交线，由于P1、P2在截平面上，故利用圆周上弧线长的计算公式可以计算出球面短程线的近似值。
六、模型假设与变量符号说明：
模型假设：将地球视为半径为R=6400（km）的球体。假设飞机在一万米高空平稳飞行，则应该以6410代替上面的数据。设球面上两点分别为：
七、模型建立与求解(算法,程序):
1、绘制三维球形
由于θ-φ平面矩形区域上的点与球面上的点可建立1－1对应。故将矩形域作剖分
θ=θi(i =1，…，m)，φ=φj(j =1，…，n)
所形成的网线将对应于球面上的经线和纬线。所以形成R2R3的映射，由网格点（θi，φj）对应于球面上点（xij，yij，zij），映射关系如下
P1（x1，y1，z1），P2（x2，y2，z2）
则球面上过P1和P2两点的短程线长度计算公式为
L = R×α
变量符号说明：其中，α是从球心指向P1，P2两点的两向量的夹角（弧度），即
cosα= (x1，y1，z1)·(x2，y2，z2) / ( ||(x1，y1，z1)|| ||(x2，y2，z2)|| )
6、成都到雅典的飞行航程：D17 = 7.2456e+003
7、成都到悉尼的飞行航程：D18 = 4.4430e+003
matlab典型飞机的飞行控制律设计 -回复
matlab典型飞机的飞行控制律设计-回复Matlab典型飞机的飞行控制律设计引言：随着航空技术的不断发展，飞行控制律设计在飞行器领域中变得越来越重要。
飞行控制律设计的目标是确保飞行器在不同的飞行阶段具有稳定性、灵敏性和可靠性。
在本文中，我们将使用Matlab软件进行典型飞机的飞行控制律设计，并介绍一些基本概念和步骤。
第一步：建立飞行动力学模型在飞行控制律设计中，首先需要建立飞行动力学模型。
该模型描述了飞行器的运动和动力特性，是设计控制律的基础。
常用的方法包括平面模型和三维模型，根据实际情况选择合适的模型。
在Matlab中，可以使用Simulink工具箱来建立这些模型。
第二步：选择控制器的结构控制器是用来实现期望的飞行特性的关键组件。
根据设计需求和目标，选择合适的控制器结构非常重要。
常见的控制器结构包括比例-积分-微分（PID）控制器和线性二次调节（LQR）控制器。
在Matlab中，可以使用Control System Toolbox来创建这些控制器。
第三步：系统辨识和参数估计在设计控制律之前，需要准确的飞行动力学模型。
然而，实际情况下，飞行器的动力学特性可能会随时间而变化。
因此，需要进行系统辨识和参数估计，以获取准确的模型。
Matlab提供了多种辨识工具和方法，例如系统辨识工具箱和优化工具箱。
第四步：设计控制律根据飞行器的特性和实际需求，设计有效的控制律非常重要。
这些控制律可以调整飞行器的姿态、轨迹和稳定性。
在Matlab中，可以使用反馈控制、前馈控制和状态观测器等技术来设计控制律。
第五步：仿真和优化在设计控制律之后，需要对其进行仿真和优化，以验证其性能和调整参数。
Matlab的Simulink工具箱提供了强大的仿真环境，可以模拟不同飞行条件下的飞行动态。
通过该仿真环境，可以评估控制律的性能并对其进行优化。
第六步：系统实现和验证最后一步是将设计的控制律应用到实际飞行器中，并验证其性能和可靠性。
Matlab技术在飞行器导航中的应用案例分享
Matlab技术在飞行器导航中的应用案例分享随着航空事业的迅猛发展，飞行器的导航系统越来越重要。
无人机、航天器和民航飞机等飞行器的导航精度要求越来越高，对导航算法的需求也变得更为复杂。
在这方面，Matlab技术发挥了重要的作用。
本文将通过几个实际案例，分享Matlab技术在飞行器导航中的应用。
案例一：无人机航迹规划无人机的航迹规划是一项关键任务，它确定了无人机的轨迹和航线。
Matlab具备强大的数学计算和图形绘制功能，可以帮助无人机航迹规划专家进行快速且精确的计算。
通过Matlab，专家可以编写航迹规划算法，并将其可视化展示。
这使得无人机航迹规划人员可以更好地理解无人机的轨迹，并做出优化点评。
案例二：卫星导航系统设计卫星导航系统是现代飞行器导航的核心，例如全球定位系统（GPS）。
在卫星导航系统设计中，Matlab被广泛用于信号处理、接收机设计和导航算法验证。
用Matlab编写的仿真程序可以模拟各种导航场景，并评估系统性能。
此外，Matlab还支持与硬件设备的接口，可以实现实时的导航算法验证。
案例三：传感器融合与状态估计在飞行器导航中，传感器融合和状态估计是至关重要的。
在传感器融合过程中，来自不同传感器的数据被整合，以获得更准确的飞行器状态信息。
而状态估计则是根据传感器融合结果推测飞行器的位置和姿态。
Matlab拥有丰富的滤波器设计和优化工具，可以帮助工程师实现高效且稳定的传感器融合与状态估计算法。
案例四：飞行器导航性能评估对飞行器导航性能的评估是及时优化和改进导航系统的有效手段。
Matlab提供了多种性能评估工具，如误差分析、性能指标计算和数据可视化等。
通过这些工具，工程师可以分析导航系统的弱点，并针对性地进行改进。
同时，Matlab还支持批量处理数据，使得对于大量导航数据的性能评估更为高效。
总结Matlab技术在飞行器导航中发挥了重要的作用。
它不仅帮助实现了高精度的航迹规划和卫星导航系统设计，还支持传感器融合与状态估计的优化以及导航性能的评估。
中国民航大学 matlab实习报告 实验二
实验二数据和函数的可视化实验目的：1.熟悉matlab软件中二维绘图和三维绘图的方法2.学习使用matlab图形窗功能实验内容：基本命令>> x=linspace(0,2*pi,100);>> y=sin(x);>> plot(x,y);问题1：1.当运行x=[1 5 3 7;3 6 8 4;9 6 1 5];y=[2 5 7 4;6 8 4 1;8 0 4 2];plot(x,y)时的结果：2.当运行x=[1 5 3 7];y=[2 5 7 4;6 8 4 1;8 0 4 2];plot(x,y)时显示：3. 运行x=[1 5 3 7;3 6 8 4;9 6 1 5];y=[2 5 7 4;6 8 4 1;8 0 4 2];m=cat(2,x,y);plot(m);显示：例2：t=0:pi/20:pi;plot(t,t.*cos(t),'-.r*');hold onplot(exp(t/100).*sin(t-pi/2),'--m0')plot(sin(t*pi),':bs') %误把mo写成了m0 ^o^,导致如下结果：??? Error using ==> plotError in color/linetype argument.Error in ==> C:\MA TLAB6p5\work\Untitled2.mOn line 4 ==> plot(exp(t/100).*sin(t-pi/2),'--m0')正确输入：t=0:pi/20:pi;plot(t,t.*cos(t),'-.r*');hold onplot(exp(t/100).*sin(t-pi/2),'--mo') plot(sin(t*pi),':bs')如果没有hold on：t=0:pi/20:pi;plot(t,t.*cos(t),'-.r*');plot(exp(t/100).*sin(t-pi/2),'--mo')plot(sin(t*pi),':bs')所以hold on 起到继续在当前图形上画图的作用图形修饰与控制axis square %将图形设置为正方形axis equal %x,y轴单位刻度相等title (‘字符串’)%图形标题、axis([xmin,xmax,ymin,ymax])%x轴范围在xmin-xmax之间，y轴范围在ymin-ymax之间xlabel(‘字符串’)%x轴标注ylabel(‘字符串’)%在(x,y)处标注说明文字text（x,y,’字符串’）%在(x,y)处标注说明文字grid on % 加网格线grid off % 取消网格线hold on %保持当前图形hold off %解除hold on 命令legend(‘first’,’second’,n) % 对一个坐标系上的两幅图形做出图例注解subplot(m,n,p)将当前窗口分成m行n列区域，并指定在p区绘图fill(x,y,’b’)%将x(1),y(1),(x(2),y(2)),…,(x(n),y(n)),(x(1),y(1))围成的封闭图形填充为蓝色例三：subplot(2,2,1);x=0:pi/60:2*pi;plot(x,cos(x));subplot(2,2,2);x=0:pi/60:2*pi;plot(x,sin(x));subplot(2,1,2);plot(x,sin(x),':b',x,cos(x),'-r')legend('sin(x)','cos(x)',1)例四：clf; %清除图片clear;x=0:pi/60:2*pi;y=sin(x);x1=0:pi/60:pi/2;y1=sin(x1);plot(x,y,'-r')hold on;fill([x1,pi/2],[y1,0],'b')问题2：将上面最后一句改为fill(x1,y1,'b'),fill([pi/2,x1,3*pi/2],[0,y1,0],'r') 效果对数图形格式：loglog(x,y) %对x轴pi，y轴的刻度用常用对数（以10为底）semilogx(x,y) %对x轴的刻度常用对数值，而y轴为线性刻度semilogy（x,y）%对y轴的刻度常用对数值，而x轴为线性刻度例五：clear;x=logspace(-1,2);loglog(x,10*exp(x),'-s')grid on三维曲线图格式：plot3（x,y,z,s）说明：当x,y,z均为同维向量时，则plot3描点x(i),y(i),z(i)依次相连的空间曲线，若x,y 均为同维矩阵，x,y,z每一组相应列向量为坐标画出一条曲线。
matlab飞行管理问题的模型求解及验证
matlab飞行管理问题的模型求解及验证【原创实用版】目录1.引言2.飞行管理问题的概述3.MATLAB 在飞行管理问题中的应用4.模型求解5.模型验证6.结论正文1.引言飞行管理问题在航空领域中具有重要意义。
如何有效地对飞行过程进行管理，关系到飞行的安全、舒适与经济性。
随着计算机技术的发展，使用 MATLAB 等数学软件工具求解飞行管理问题成为了研究热点。
本文将探讨 MATLAB 在飞行管理问题中的应用，并通过实例对模型求解及验证进行说明。
2.飞行管理问题的概述飞行管理问题涉及多个方面，如飞行轨迹优化、燃油消耗最小化、飞行安全性评估等。
在解决这些问题时，需要考虑多种因素，如气象条件、飞机性能、空域限制等。
因此，飞行管理问题具有较高的复杂性和综合性。
3.MATLAB 在飞行管理问题中的应用MATLAB 是一种强大的数学软件，可以用于构建、求解和验证飞行管理问题的模型。
MATLAB 提供了丰富的函数库和工具箱，如优化工具箱、曲线拟合工具箱等，为飞行管理问题的求解提供了便利。
4.模型求解以飞行轨迹优化问题为例，首先需要建立飞行模型，包括气象模型、飞机性能模型、空域模型等。
然后，利用 MATLAB 中的优化工具箱求解模型，得到最优飞行轨迹。
5.模型验证为了验证模型的有效性，需要对模型进行验证。
可以采用多种验证方法，如对比实测数据、与其他模型比较等。
以燃油消耗最小化问题为例，可以通过对比实测数据验证模型的准确性。
6.结论MATLAB 在飞行管理问题的模型求解及验证中发挥了重要作用。
通过构建飞行模型并利用 MATLAB 求解，可以有效地解决飞行管理问题。
同时，通过对模型进行验证，可以确保模型的准确性和可靠性。
matlab典型飞机的飞行控制律设计
matlab典型飞机的飞行控制律设计1.引言1.1 概述正文概述飞行控制律是飞机自动驾驶系统中的重要组成部分，通过设计飞行控制律可以实现对飞机的稳定性和操纵性的控制。
在过去的几十年中，随着飞机自动化技术的发展，飞行控制律设计已经成为飞机设计中不可或缺的环节。
本文旨在介绍MATLAB在典型飞机飞行控制律设计中的应用。
首先将从飞行控制律设计的原理入手，解释飞行控制律设计的基本概念和目标。
然后，将重点介绍MATLAB在飞行控制律设计中的应用，包括MATLAB 工具箱的使用和MATLAB编程的技巧。
最后，通过实验和案例分析，评估和总结飞行控制律设计的效果，并对未来的研究方向进行展望。
本文的主要目的是提供给研究者、工程师和学生一个全面了解MATLAB在飞行控制律设计中应用的指南，以及对飞行控制律设计的原理和方法有一个清晰的理解。
通过本文的学习和实践，读者可以掌握MATLAB在飞行控制律设计中的应用技能，提高自己在飞机设计和飞行控制领域的能力。
在接下来的章节中，我们将首先介绍飞行控制律设计的原理，包括传统的PID控制器和现代控制理论。
然后，我们将详细讨论MATLAB在飞行控制律设计中的应用，包括如何使用MATLAB工具箱进行控制律设计和仿真。
最后，我们将通过实验和案例，评估和分析设计结果，并对未来的研究方向进行展望。
在本文的结尾部分，我们将总结本文的主要内容并对未来的研究进行展望。
通过本文的阅读和学习，我们相信读者将能够深入了解飞行控制律设计中MATLAB的应用，并能在实际工程中灵活运用这些知识。
1.2文章结构文章结构部分主要介绍了文章的整体结构和各章节内容的概括。
这样可以帮助读者更好地理解文章的结构和组织，以便更好地阅读和理解文章的内容。
以下是关于文章结构的内容：文章结构：本文主要分为引言部分、正文部分和结论部分三个主要部分。
引言部分：引言部分首先对文章的主题进行概述，简要介绍了MATLAB飞行控制律设计的研究背景和意义，并阐述了文章的目的和重要性。
matlab绕球体飞行轨迹问题
一、问题背景介绍在航空航天领域，飞行轨迹设计是一个重要的问题。
尤其是在制导与控制系统设计中，对于飞行轨迹的分析与规划显得尤为重要。
在球体绕行问题中，航天器或飞行器绕过一个球形天体以达到预定的轨道和航向的问题是经典且具有挑战性的。
二、matlab在绕球体飞行轨迹问题中的应用1. MATLAB的工具箱MATLAB是一种用于智能安排、交互式、数字数学的高级编程语言和环境。
MATLAB在飞行轨迹设计问题中的强大功能能够帮助工程师规划出最佳的飞行轨迹。
MATLAB的Aerospace工具箱和Control System工具箱等工具箱为解决飞行轨迹问题提供了强大的支持，MATLAB还具有丰富的数学函数和画图功能，能够快速方便的进行求解和可视化操作。
2. 绕球体飞行轨迹问题的数学模型绕球体飞行轨迹问题实质上是一个多体动力学问题，需要用到牛顿力学和控制理论等数学原理。
在MATLAB环境下，可以将绕球体飞行轨迹问题建模成一个动力学系统，利用微分方程进行描述，通过数值模拟或数值求解的方式获得问题的解。
三、绕球体飞行轨迹设计实例1. 绕地球飞行轨迹设计假设一艘航天器需要绕地球飞行一周，并最终返回出发点，如何设计最佳的飞行轨迹？利用MATLAB可以建立地球-航天器系统动力学模型，通过数值求解计算出地球飞行轨迹的参数，并进行可视化展示。
2. 绕太阳行星飞行轨迹设计航天器需要绕太阳系某一行星进行飞行，如何规划出最佳的飞行轨迹？在MATLAB中，可以建立整个太阳系行星-航天器系统的动力学模型，根据不同的任务需求，设计出最优的飞行轨迹，并对行星引力场、太阳引力场等因素进行考虑。
3. 绕人造卫星飞行轨迹设计目前，人造卫星数量越来越多，如何规划绕人造卫星的飞行轨迹成为热门问题。
在MATLAB中，可以建立人造卫星-航天器系统的动力学模型，针对不同的卫星轨道设计出最佳的绕球体飞行轨迹，并考虑到卫星自身运行轨迹的影响。
四、绕球体飞行轨迹问题的挑战与展望1. 飞行轨迹稳定性绕球体飞行轨迹设计中的一个关键问题是轨迹的稳定性。
matlab航班计划编制的程序
matlab航班计划编制的程序下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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基于Matlab 模拟空中目标运动轨迹
2 飞机运动的数学模型
建立空间三维坐标系 xyz，o 为坐标系原 点， xoy 平面为大地平面， z 轴垂直与 xoy 平面。 2.1 水平直线飞行 直线飞行是飞机飞行方式中最基本也是 最常见的。设飞机从 A 点沿直线飞向 B 点， A 点和 B 点在同一高度，已知 A 点的坐标为 （xA，yA，zA）； 在 A 点 的 速 度 为 vA， 加 速 度为 aA，从 A 点飞向 B 点的时间为 t，且航迹 AB 在 xoy 平面上的投影与 x 轴夹角为 p，则 可以得到运动方程为： 圆弧飞行是飞机调准航线的一种主要航 路，其特点是飞机在水平面内做等半径或变半 径的圆弧飞行， 而在垂直面上可以有升降运动。 把圆弧飞行轨迹投影到 xoy 平面进行分析，设 飞机从 A 点水平直线飞到 B 点，然后等半径 水平飞到 C 点，B 点的坐标为（xB，yB，zB）, 飞行的角速度为 w，且飞机飞行半径 R、转过 的角度 k 以及到 B 点的速度都是已知，设经 过时间 t，飞机飞到 M 点： 一点的坐标即可以表示出来： 图 1：直线飞行轨迹
96 • 电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
Software Application
• 软件应用
图 2：圆弧飞行轨迹
图 3：爬升飞行轨迹
Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程 •
tan −1 (
yB − y A wt )− xB − x A 2
（3）
飞行方式。设飞机从 C 点经过时间 t 爬升至 D 点，C 点的坐标为（xC，yC，zC）, 爬升角度为 f，设飞机在 C 点时的速度方向，投影至 xoy 平面与 x 轴夹角为 l。同样的方法，把轨迹投
MATLAB在航空航天工程与飞行动力学中的应用研究
MATLAB在航空航天工程与飞行动力学中的应用研究导言航空航天工程和飞行动力学是现代科技领域中极具挑战性和复杂性的领域之一。
MATLAB作为一种强大而灵活的计算工具，被广泛应用于航空航天工程和飞行动力学的研究和应用中。
本文将探讨MATLAB在这些领域中的应用，并对其应用研究进行深入分析和讨论。
一、数据处理与建模1.1 航空航天工程中的数据处理航空航天工程涉及到大量的数据收集和处理，包括气动力学参数、燃烧特性、材料力学性质等等。
MATLAB提供了强大的数据处理和分析工具，可以灵活地处理和分析各种数据。
例如，可以使用MATLAB进行数据可视化，以便更好地理解数据的趋势和模式。
另外，MATLAB还可以进行数据拟合和插值，从而得到更精确的参数估计和预测结果。
1.2 MATLAB在飞行动力学建模中的应用飞行动力学建模是航空航天工程中的重要研究方向之一。
通过建立准确和精细的数学模型，可以对飞行器的运动和性能进行仿真和分析。
MATLAB提供了丰富的工具和函数，用于建立飞行动力学模型。
例如，可以使用MATLAB的Simulink工具进行系统级建模，并结合MATLAB的优化和控制工具，进行系统性能的分析和优化。
二、飞行器设计和优化2.1 MATLAB在飞行器设计中的应用飞行器设计是航空航天工程的核心内容之一。
MATLAB提供了各种设计和分析工具，可以帮助工程师们更好地进行飞行器设计。
例如，可以使用MATLAB进行气动外形设计，通过优化算法寻找最佳的气动外形方案。
此外，MATLAB还可以进行结构设计和强度分析，以确保飞行器在飞行过程中的安全性和可靠性。
2.2 MATLAB在飞行器优化中的应用飞行器的性能优化是提高飞行器性能和减少能耗的重要手段之一。
MATLAB 提供了丰富的优化工具和算法，可以帮助工程师们进行飞行器性能的优化设计。
例如，可以利用MATLAB的遗传算法和粒子群算法进行飞行器参数的优化。
通过不断迭代和优化，可以使飞行器的性能得到有效提升。
matlab求解飞行器动力学方程
matlab求解飞行器动力学方程
要在MATLAB中求解飞行器的动力学方程，你需要首先确定飞行器的动力学模型。
飞行器的动力学方程通常涉及到飞行器的质量、惯性、空气动力学力和控制力等因素。
一般来说，飞行器的动力学方程可以通过牛顿运动定律和欧拉运动方程来建立。
在MATLAB中，你可以使用数值求解方法来求解微分方程，常见的方法包括欧拉法、四阶Runge-Kutta法等。
你需要将飞行器的动力学方程转化为状态空间方程，然后使用MATLAB中的ode45函数或其他适合的数值求解函数来求解微分方程。
另外，你可能需要使用MATLAB中的符号计算工具箱来进行符号运算，以便得到飞行器的动力学方程的数值解。
你还可以使用MATLAB中的仿真工具箱来进行飞行器动力学仿真，以验证你得到的动力学方程的准确性。
总之，在MATLAB中求解飞行器的动力学方程需要对飞行器的动力学模型有深入的理解，以及熟练掌握MATLAB的数值计算、符号计算和仿真工具箱的使用方法。
希望这些信息能够帮助你开始在MATLAB中求解飞行器的动力学方程。
matlab飞行管理问题的模型求解及验证
文章标题：深度探讨MATLAB飞行管理问题的模型求解及验证摘要：MATLAB在飞行管理问题中的应用已经成为航空领域研究人员的重要工具。
本文将深入探讨MATLAB在飞行管理问题中的模型求解及验证，从简单到复杂，由浅入深地展示MATLAB在飞行管理问题中的应用。
一、MATLAB在飞行管理问题中的模型求解1. 简介在飞行管理问题中，MATLAB可以用于建立模型进行求解，例如飞机的动力学模型、导航模型和控制模型等。
2. 动力学模型求解通过MATLAB建立飞机的动力学模型，可以对飞机的运动进行精确描述，包括高度、速度和加速度等参数。
3. 导航模型求解利用MATLAB建立飞机的导航模型，可以对飞机的航线规划、转弯半径和航向角等进行精确计算。
4. 控制模型求解利用MATLAB建立飞机的控制模型，可以对飞机的稳定性和操纵性进行分析和优化。
二、MATLAB在飞行管理问题中的模型验证1. 验证原理在建立模型后，需要进行验证以确保模型的准确性和可靠性，MATLAB提供了丰富的工具和方法来进行模型验证。
2. 飞机动力学模型验证通过MATLAB进行飞机动力学模型的验证，可以对飞机的实际运动状态和模型预测进行比对，验证模型的准确性。
3. 飞机导航模型验证利用MATLAB进行飞机导航模型的验证，可以对飞机实际航线和模型计算结果进行比对，验证模型的可靠性。
4. 飞机控制模型验证通过MATLAB进行飞机控制模型的验证，可以对飞机的操纵响应和模型预测进行比对，验证模型的稳定性和操纵性。
三、总结和回顾1. 模型求解和验证的重要性在飞行管理问题中，模型求解和验证是确保飞机安全和高效运行的重要环节，MATLAB提供了强大的工具来进行模型求解和验证。
2. MATLAB在飞行管理问题中的应用前景随着航空技术的不断发展，MATLAB在飞行管理问题中的应用前景十分广阔，将继续发挥重要作用。
个人观点：MATLAB作为飞行管理问题的求解和验证工具，具有极大的优势和潜力。
MATLAB数学实验实验二飞行航程
问题背景与球面短程线 经纬度转换和实验任务 练习题和思考题 飞行航线动态演示程序
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航程计算的问题背景
北京时间2002年9月27日14点， 国航CA981航班从首都国际 机场起飞 ··········
当地时间9月27日15点30分，降落在纽约肯尼迪机场； “北京 纽约” 新航线正式开通。 在此之前，“北京 纽约” 航线为
2. 如果飞机时速为980公里/小时，则两条飞行航线的 飞行时间差异是多大(设旧航线上中转站不停)
3.数学实验所用的计算方法是近似方法,其误差跟哪 些参数有关?如何提高精度？
4.在互联网上利用“谷歌地球”(google earth)，了解 电子地图，寻找“北京、纽约”的经纬度等数据。
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实验任务：计算相邻航点的航程及其飞行时间 北京上海 上海东京 东京旧金山 旧金山 纽约 总航程
电子地图数据:15248km
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思考问题
1. 根据“北京时间2002年9月27日14点，航班从北京 起飞，纽约时间9月27日15点30分，降落在纽约” 这段消息，分析两地经差和时差，计算飞行时间。
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t=(0:20)/20; X=(1-t)*x(1)+t*x(2); Y=(1-t)*y(1)+t*y(2); Z=(1-t)*z(1)+t*z(2); r=sqrt(X.*X+Y.*Y+Z.*Z); X=R*X./r;Y=R*Y./r;Z=R*Z./r; plot3(x,y,z,'r<',X,Y,Z,'b','LineWidth',2)
长度最短的球面曲线称为球面短程线。
基于matlab的某探空火箭无控飞行轨道计算
随着航空航天科学技术的发展，飞行力学作为一门具有显著航空航天特色的学科，在先进的飞行器设 计、研制、实验、试验及使用等领域的作用日益重要。而火箭试飞前轨道的计算更为火箭试飞成功的保证， 有利于及时发现问题，及时采取修改措施，保证火箭安全、可靠的发射和完成一系列太空实验。本文基于 matlab，在“瞬时平衡假设”的基础上，结合第一大气模型 USSA76 模型，对火箭飞行的环境参数进行处理， 对火箭的运动方程进行简化，最后计算出某低空探空火箭的飞行轨道。 有大气模型。在航空肮天工程中使用有多个大气模 1、 “瞬时平衡”假设 火箭空间的一般方程较精确地描述了火箭 在主动段的运动规律。火箭的运动是由其质心运动 和绕其质心的转动组成的。在火箭初步设计阶段， 为了能够简洁地获得火箭的飞行弹道及其主要的 飞行特性，研究过程中通常分为两步进行：首先， 暂不考虑火箭绕质心的转动，而将火箭当做一个可 操纵的质点来研究；然后，在此基础上，在研究火 箭绕其质心的转动运动。这种简化的处理方法，通 常需要做如下的假设： （1）火箭绕简体轴的转动时无惯性的，即 型，最常用的有 USSA76 模型和 CIAR 模型。 第 一 大 气 模 型 USSA76, 他 的 高 度 范 围 为
7 0.302 37 0.284 65 0.281 44 0.284 65 0.302 37
86000 ~ 91000 ， T 186.8673 对于 h 91000 ~ 110000 ，
T 263.1905 76.32321 h 91000 / 19942 .9
2
0 ~ 1000 km ，并分成两部分，低层部分是几何 高度， h 0 ~ 86 km ,在此范围内的分子量为常
MATLAB在航空航天领域中的应用与实践案例
MATLAB在航空航天领域中的应用与实践案例导言航空航天领域一直以来都是科技创新的前沿领域之一，众多重大的科学发现和技术突破都与航空航天领域紧密相关。
而MATLAB这一强大的数值计算软件在航空航天领域中的应用也备受关注。
本文将介绍MATLAB在航空航天领域中的应用与实践案例，探讨其在航空航天领域中的重要意义。
第一章：航空航天领域中的数据分析与处理在航空航天领域中，海量的数据需要进行分析和处理，以提取有价值的信息。
MATLAB作为一款强大的数据分析工具，在此领域中发挥着重要作用。
1.1 数据预处理在航空航天领域中，数据质量对研究和决策都有重要影响。
而MATLAB提供了丰富的预处理函数和工具，可以对原始数据进行去噪、滤波、插值等操作，提高数据的准确性和可靠性。
1.2 数据可视化数据可视化对于理解和分析数据具有重要意义。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以将复杂的数据进行可视化展示，帮助研究人员更好地理解数据特征和规律。
案例1：基于MATLAB的飞机故障诊断系统航空领域中，飞机故障诊断是一项非常重要的任务。
研究人员使用MATLAB 开发了一套飞机故障诊断系统，通过对传感器数据进行实时监测和分析，可以自动检测和诊断出飞机故障，并及时采取相应措施。
这一系统的成功应用，大大提高了飞机的安全性和可靠性。
第二章：飞行控制与导航系统2.1 飞行控制算法MATLAB可用于开发飞行控制算法，如自动驾驶、姿态控制等。
其强大的数值计算能力和丰富的工具箱使得开发高效、稳定的飞行控制系统变得更加容易。
2.2 导航系统设计导航系统在航空领域中起着至关重要的作用。
MATLAB提供了多种导航系统设计工具和算法，可用于开发惯性导航系统、卫星导航系统等，帮助飞行器在复杂环境中准确导航。
案例2：基于MATLAB的无人机避障算法设计无人机避障是航空领域中的一项重要研究。
研究人员使用MATLAB开发了一套无人机避障算法，通过对周围环境的感知和分析，可以自动避开障碍物，确保无人机的安全飞行。
Matlab技术在航天飞行器导航和控制中的应用
Matlab技术在航天飞行器导航和控制中的应用近年来，航天领域的快速发展对导航和控制系统提出了更高的要求。
在航天飞行器的运行中，导航是确定位置、航向和速度等重要参数的过程，而控制则是根据导航结果，调整航天飞行器的位置、姿态和速度。
在这个过程中，Matlab技术发挥了关键的作用。
一、导航系统航天飞行器的导航系统是实现准确定位和正确航向的关键。
在过去的几十年里，航天领域采用了各种不同的导航技术，如全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)。
Matlab技术则用于处理导航数据和算法设计。
首先，Matlab提供了用于处理GPS数据的工具包。
航天飞行器可以通过GPS接收器获取卫星信号，并计算出其位置和速度。
Matlab可以通过导入GPS数据，进行数据预处理、滤波和校正等步骤，以提高位置和速度的准确性。
此外，Matlab还能够基于GPS数据进行路径规划和航向控制，以实现航天飞行器的准确导航。
其次，对于惯性导航系统(INS)而言，Matlab技术也起到了至关重要的作用。
INS通过测量航天飞行器的加速度和角速度，推算出其位置和速度。
Matlab可以用于处理和滤波INS数据，以提高导航的精度和稳定性。
此外，Matlab还能够设计INS算法，用于实时预测航天飞行器的轨迹和姿态，从而改进航天飞行器的导航能力。
二、控制系统航天飞行器的控制系统是实时调整姿态、位置和速度的关键。
在面对不同环境和任务需求时，控制系统需要能够快速且准确地响应。
Matlab技术提供了广泛的工具和函数，用于控制系统的设计和仿真。
首先，Matlab能够进行航天飞行器的姿态控制。
姿态控制是调整航天飞行器的方向和姿势，以实现期望的飞行状态。
Matlab可以根据航天飞行器的动力学模型和传感器数据，设计姿态控制算法，并进行实时仿真。
通过仿真分析，可以评估控制算法的性能和稳定性，为实际飞行提供指导。
其次，Matlab还能够进行航天飞行器的位置和速度控制。
MATLAB在航空航天工程中的应用实践
MATLAB在航空航天工程中的应用实践导言：航空航天工程作为现代科技领域的重要组成部分，在各个环节中都需要借助计算机工具对数据进行处理和分析。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，具备丰富的函数库和编程环境，因此在航空航天工程中有着广泛的应用。
本文将讨论MATLAB在航空航天工程中的应用实践，并探讨其在不同领域中的具体应用。
1. 飞行器性能分析与设计在航空航天工程中，飞行器的性能分析与设计是一个关键环节。
MATLAB可以利用其强大的矩阵计算能力和图形绘制功能，对飞行器的性能参数进行分析和优化。
通过建立数学模型，可以模拟飞行器的飞行状态和性能指标，并通过MATLAB进行计算和优化。
例如，可以利用MATLAB进行飞行器的飞行轨迹规划、姿态控制、推力分配等方面的设计与优化。
2. 数据处理与分析航空航天工程中产生的海量数据需要进行有效的处理和分析，以提取有价值的信息。
MATLAB提供了丰富的数据处理和分析函数，可以对航空航天工程中的各类数据进行处理和分析。
例如，可以利用MATLAB进行测量数据的滤波、插值和拟合，以获得更精确和可靠的数据。
同时，MATLAB还可以通过统计分析和数据可视化方法，对数据进行分析和展示，以便于工程师对数据进行理解和决策。
3. 控制系统设计与仿真在航空航天工程中，控制系统设计与仿真是一个至关重要的环节。
MATLAB 提供了丰富的控制系统设计与仿真工具箱，可以对航空航天工程中的控制系统进行建模、仿真和优化。
例如，可以利用MATLAB进行飞行器的稳定性分析和控制器设计，以提高飞行器的飞行品质和安全性。
同时，MATLAB还可以通过建立模型和仿真环境，对控制系统进行验证和优化。
4. 信号处理与图像处理航空航天工程中常常涉及到信号处理和图像处理的问题，例如雷达信号处理、图像匹配与识别等。
MATLAB提供了丰富的信号处理和图像处理函数，可以对航空航天工程中的各类信号和图像进行处理和分析。
例如，可以利用MATLAB进行雷达信号的滤波、去噪和目标检测，以提高航空航天工程中的传感器性能。
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航点 纬度
北京 N40o
上海 N31o
东京 N36o
旧金山 N37o
纽约 N41o
经度
E116o
E122 o
E140 o W123 o W76o
太平洋航1. 根据“北京时间2002年9月27日14点，航班从北京 起飞，纽约时间9月27日15点30分，降落在纽约” 这段消息，分析两地经差和时差，计算飞行时间。 2. 如果飞机时速为980公里/小时，则两条飞行航线的 飞行时间差异是多大(设旧航线上中转站不停) 3.数学实验所用的计算方法是近似方法,其误差跟哪 些参数有关?如何提高精度？ 4.在互联网上利用“谷歌地球”(google earth)，了解 电子地图，寻找“北京、纽约”的经纬度等数据。
经度
E116o
W76o
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球面短程线
半径为 R 的球面上 P1(x1，y1，z1)和P2(x2，y2，z2),
x1 x 2 y1 y2 z1 z 2 cos 2 R x1 x2 y1 y2 z1 z 2 arccos( ) 2 R
球面短程线长度计算公式 L =
R×
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t=linspace(0,1,20); X=(1-t)*x(1)+t*x(2); Y=(1-t)*y(1)+t*y(2); Z=(1-t)*z(1)+t*z(2); r=sqrt(X.*X+Y.*Y+Z.*Z); X=R*X./r;Y=R*Y./r;Z=R*Z./r; plot3(x,y,z,'r<',X,Y,Z,'b','LineWidth',2)
实验二: 飞行航程计算实验
问题背景与球面短程线
经纬度转换和实验任务
练习题和思考题 飞行航线动态演示程序
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航程计算的问题背景
北京时间2002年9月27日14点， 国航CA981航班从首都国际 机场起飞 · · · · · · · · · · 当地时间9月27日15点30分，降落在纽约肯尼迪机场； “北京 纽约” 新航线正式开通。 在此之前，“北京 纽约” 航线为 北京 上海 东京 旧金山 纽约
其中, 是OP1与OP2之间夹角(单位:弧度)
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经纬度转换为地心直角坐标公式
θ是P点处球面法线和赤道面的夹角(– 90o ~ +90o).向北 取正为北纬,向南取负为南纬. φ是P点与地球自转轴所 在平面与起始子午面的夹角(– 180o ~ +180o).由起始子
午线起算,向东取正为东经,向西取负为西经。
x = R cosθ cosφ y = R cosθ sinφ z = R sinθ
1 1 D { ( , ) | , } 2 2
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北京纽约直飞航程计算(mlab61) city=[40,116;31,122;36,140;37,-123;41,-76]; R=6400+10; mlab31 theta=city(:,1)*pi/180; Dnew = fai=city(:,2)*pi/180; 10994.38 x=R*cos(theta).*cos(fai); y=R*cos(theta).*sin(fai); z=R*sin(theta); op1=[x(1),y(1),z(1)]; op5=[x(5),y(5),z(5)]; Dnew=R*acos(op1*op5' /R^2) 电子地图数据 11008km
新航线飞越北极,途经俄罗斯、加拿大两国.加拿大 航空管理部门官员称: 新航线至少节约了四小时飞行 时间。
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假设:飞机飞行高度为10km,飞行速度为每小时980 公里;地球半径为6400km 新航线(飞越北极) 航程： 10914.77(km) 飞行时间：11.14(h) 航点 纬度 北京 N40o 纽约 N41o
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5.下面程序是绘制地球上北京和纽约两城市之间球 面短程线,试对程序中的语句作功能性注释 R=6400; theta=(-90:15:90)*pi/180; fai=(-180:15:180)*pi/180; X=R*cos(theta)'*cos(fai); Y=R*cos(theta)'*sin(fai); Z=R*sin(theta)'*ones(size(fai)); colormap([0 0 0]),mesh(X,Y,Z),axis off hold on city=[40,118;41,-76]; theta=city(:,1)*pi/180;fai=city(:,2)*pi/180; x=R*cos(theta).*cos(fai); y=R*cos(theta).*sin(fai); z=R*sin(theta);