战车火控外弹道实时解算的研究

论证了战车火控系统弹道实时解算技术的现状和发展 ,提出了现代火控弹道问题实时解算的新的数学模型。这一先进的弹道解算设计方法 ,适应于计算机运算速度已大幅提高的技术水平 ,具有高度通用化的特点 ,并且使弹道问题的解算可以完全脱离射表进行     

高炮火控外弹道实时解算及其应用

建立了某型高炮火控系统的外弹道解算模型,此模型采用迭代-修正的方式,使用Runge-Kutta-Felhberg自适应步长数值解法,直接解4D外弹道方程组,得到射角和弹丸飞行时间.还对该方法的精度和实时性进行了分析,确定了高炮火控系统应用外弹道方程实时解算模型的可能性.     

强约束条件下外弹道方程实时解算通用化设计技术

根据基于弹道方程的实时解算算法,解决了强约束条件下非低伸弹种弹道综合系数的统一计算问题,找出低伸弹种弹道综合系数的估计方法,进行了弹道实时解算模型的通用化设计,给出了程序流程并进行了测试.测试结果表明,弹道综合系数的估计比较准确,而解算模型在精度与实时性上均达到满意的程度,具有高度通用化的特点,并且使弹道问题的解算可以完全脱离射表进行.     

DSP实现坦克火控系统弹道微分方程数值算法

针对现役坦克火控系统弹道解算广泛采用的逼近法的缺点和不足,提出了改进后的弹道微分方程直接数值解算算法,以数字信号处理器(DSP)作为该算法的硬件实现环境进行了实验。结果表明,以DSP技术为基础的改进弹道微分方程解算算法解决了逼近法的不足。解算速度快,精度高。这说明该算法在坦克火控系统应用中具有良好的发展前景。     

基于RBF网络的导弹攻击区解算及对比分析

研究了神经网络在空空导弹攻击区处理中的运用,在提出多层前馈(MF)网络和径向基函数(RBF)网络设计方案的基础上,着重对MF网络的BP算法、改进BP算法以及RBF网络的应用进行了仿真,并从收敛速度、逼近精度和实时性三个方面,对计算结果进行了对比分析,结论表明RBF网络在导弹攻击区处理中具有更高的可行性,更适用于快速高精度的火控解算。     

舰炮武器系统对岸射击新方法及其精度分析

在分析了传统舰炮武器系统对岸射击方法存在的问题和局限性基础上,提出了基于GPS下大地主题坐标系下Boring定位数学模型,并做了精度分析,与现有的方法相比,具有较高的定位精度。之后提出了通过解弹道方程组求解射击诸元的思想方法,与其他文献的方法相比,在迭代方法上作了改进,提高了精度,采用DSP技术,提高了解算速度,确保解的实时性。最后作了模拟仿真及精度分析,结果表明,方法可行,为舰炮对岸射击问题提供了新的思路。     

GPS弹道修正引信弹道环境信息的解算与数值仿真分析

根据质点弹道的特点, 描述了弹目间距、弹炮间距和相对弹道高 3个弹道环境信息的概念, 然后应用数学方法对弹目间距、弹炮间距和相对弹道高进行了理论计算推导, 建立了数学解算模型, 并用MATLAB程序进行了数值仿真计算, 通过分析其数值变化的规律和特点提出了其应用方向。     

装甲车辆火力性能仿真模型可信性与实时性

可信性与实时性是"人在回路"仿真系统研究的核心内容.在仿真过程中,通过对坦克火力系统物理模型分析,兼顾仿真精度与实时性要求,采用与实际武器装备一致的解算方法,拟合出方位角、瞄准角、最大弹道高与测距距离的函数关系,并据此构造出装甲车辆的外弹道曲线.通过对计算机机器时间物理模型的分析,采用读取CPU内部64位时间寄存器EDX:EAX方式,实现了仿真算法的纳秒级实时运算.通过提高可信性与实时性,增强了"虚拟战车"的沉浸感,为装甲武器装备的采办提供了必要的支持.     

舰炮一维弹道修正弹的射击诸元解算方法

一维弹道修正弹是一种从常规炮弹发展而来的低成本信息化弹药,目前尚没有成熟的舰炮射击诸元解算方法。分析了一维弹道修正弹的诸元解算需求,量化研究了无控方式解算超越瞄准点方法的解算偏差。在此基础上,提出了一种新的射击诸元解算方法,该方法将缺省开环时刻作为诸元的一部分进行解算。仿真结果表明,新方法解决了无控方式解算超越瞄准点方法在偏流方向上偏差大的问题,实现了舰炮一维弹道修正弹射击诸元的精确解算。     

机动发射条件下助推滑翔导弹射击诸元快速解算

针对机动发射条件下助推滑翔导弹对全程弹道快速生成的迫切需求,在弹道设计中选取7个关键性控制量参数作为全程弹道射击诸元,并提出与之相对应的诸元解算算法。将全程弹道分为助推段、初始下降段、滑翔段和俯冲攻击段,在统一化运动模型描述的基础上,运用参数化迭代的思路,依次对不同飞行阶段诸元进行了快速求解,满足多种复杂约束条件。在全程诸元迭代解算模式的基础上,提出助推段沿用中心弹道诸元,仅对其他射击诸元进行重计算的部分诸元迭代解算模式。仿真结果表明:采用所提助推滑翔导弹射击诸元快速解算方法,可在大范围机动条件下对远距离地面固定目标进行快速精确打击。     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

跳跃-滑翔弹道扰动引力自适应网格快速赋值方法

为实现高超声速跳跃-滑翔弹道扰动引力的快速赋值,提出自适应网格赋值模型,并根据反距离加权理论,优化广义延拓逼近算法,对模型的逼近误差进行分析。该赋值模型的网格划分为两级,第一级网格根据标准弹道空域进行划分,第二级网格根据滑翔导弹实际弹道在线生成。根据一级网格节点数据,通过优化广义延拓逼近算法计算二级网格节点数据,最后根据二级单元内插计算实际弹道点的扰动引力值。仿真结果表明:在同等大小的网格划分下,优化广义延拓自适应网格模型的逼近精度高于一般赋值方法;在同等精度要求下,该赋值模型的最大单元格边长大于一般赋值方法,从而减少了单元格划分数量,进而降低弹上数据存储量;针对不同滑翔方向以及不同滑翔距离的跳跃-滑翔弹道,该模型逼近误差对应的落点偏差小于5 m,具有较好的适应性。该赋值模型在满足计算速度的前提下,提高了传统赋值方法的逼近精度,降低了弹上存储量,具有一定的工程应用价值。     

火炮射击中的弹道气象参数辨识

弹道气象误差是影响火炮精度的重要因素。通过对弹道气象参数的可辨识性分析 ,建立了火炮外弹道气象参数滤波—辨识递推算法 ,仿真验证表明 ,该法能得到满意的辨识精度 ,可较大幅度地降低射击误差。     

减速伞拉出时间测试误差的修正

减速伞拉出时间是描述低空低阻伞弹弹道特性的重要参数之一,在研究某低空低阻伞弹投弹表编拟方法时发现,拉出时间的测试数据有较大误差,制约着其它弹道参数的正确确定和投弹表的编制精度。笔者利用实测坐标数的差分特性对实测拉出时间进行了修正,该方法有利于提高投弹表编制精度和改进拉出时间的测试手段。     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

基于BP神经网络的闭路制导改进方法

针对传统闭路制导方法中的制导方法误差,提出了一种根据"真实目标"进行制导的改进制导方法。采用BP神经网络逼近算法,推导建立预定关机点及落点坐标与需要速度间的映射关系,并装订上弹,使关机点附近对应每一个位置能够映射出相应的需要速度矢量。然后利用闭路制导关机及导引方法对导弹实施控制。通过仿真,该方法大大减小了制导方法误差,提高了导弹射击精度。     

弹道导弹落点预报的雷达系统仿真

根据弹道理论建立了雷达探测弹道导弹的仿真模型 ,并对仿真的雷达探测跟踪弹道数据给出了处理方法 ,预报了导弹落点范围 ,并与理论落点进行了比较 ,给出落点精度。仿真结果表明 :雷达对导弹的探测数据经过一定数据处理 ,可得到预定的落点精度 ,说明该种仿真方法是可行的     

基于RBF神经网络的导弹自动驾驶仪故障诊断

系统地分析了某型导弹自动驾驶仪的结构功能,在此基础上提出了采用RBF(径向基函数)神经网络对自动驾驶仪进行故障诊断的方法;提出了用Gauss(高斯)函数对获取的数据进行归一化处理的方法,再用处理后的数据训练RBF神经网络。实验结果表明,训练后的神经网络能快速、准确地诊断自动驾驶仪的故障,为自动驾驶仪的故障诊断提出了一种新的方法。