常用刺激剂及其分散技术

近几年来,无人机集群技术在美军多个方面的推动下,引起了全世界的热切关注。文章简要总结了美军无人机集群发展现状,梳理了美军开展无人机集群技术的初衷,并分析认为美军数量型无人机集群发展战略不完全适用于现阶段我军军情。文中给出了我国现阶段发展无人机集群的思路,这对全面认识无人机集群的优势、明晰我军无人机集群技术发展方向具有一定的参考价值。     

多旋翼无人机减振分析与实验

针对多旋翼无人机机身系统振动过大导致飞行状态不稳的问题,基于有限元仿真技术与实验方法,进行了减振分析。通过频率分析,确定系统振动过大的原因为固有频率与激励频率耦合导致的共振现象,且共振频点的模态振型包含一阶挥舞、一阶摆振和二阶摆振振型。提出了优化机身壳体截面形状的设计方案,在不增加额外质量的情况下,将一阶挥舞、一阶摆振和二阶摆振振型对应的频点分别提高37.23%、22.47%和18.43%,有效规避了机身共振现象。仿真实验证明,提出的有限元仿真与实验结合的减振分析思〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCMWL.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 路及优化设计方法,可为旋翼无人机减振设计提供参考依据。     

弹道导弹滚动飞行稳定仿真

弹道导弹在助推段需要滚动突防,减少强激光照射的驻留时间,可以有效地对抗激光反导,但姿态稳定的实现则有很大的不同。利用经典控制理论和多变量频域理论设计了导弹的自动驾驶仪,仿真结果表明,对静不稳定导弹的一级助推段可以实现低滚速下的稳定飞行。     

利用几何结构求解欧氏平面TSP的改进遗传算法

TSP是经典的组合优化问题。根据欧氏平面TSP最优环路的性质提出了子路径及相关的概念,利用点集凸壳设计了环路构造算法,并以点集Delaunay三角剖分图为启发信息设计了改进的遗传算法,通过中国144城市TSP等验证了算法的有效性。     

电磁发射超高速弹丸气动特性数值分析

采用数值计算方法研究了超高速弹丸的气动流场特性,重点分析了弹丸再入段的气动流场特性.利用风洞试验数据验证了S-A和k-ωSST湍流模型的预测精度,计算结果表明,在法向力预测上,两种湍流模型的预测精度较高,均在2％以内.在轴向力预测上,S-A湍流模型的预测精度较高,误差约为4.6％.当弹丸以大攻角再入时,弹丸横流效应较为...     

扩展状态UKF和水下地形匹配的捷联系统误差估计方法

捷联系统进入匹配区时导航一定时间后已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计并补偿可提高后续航行精度;通过建立水下地形匹配辅助导航系统非线性误差模型,以地形匹配和深度压力传感器测量的位置信息和深度作为量测量,基于扩展状态UKF算法设计了误差估计滤波器,仿真研究了其估计效果,并与非扩展状态UKF算法进行了对比研究.仿真结果表明:所提出的方法可行,而且基于扩展状态UKF的误差估计方法相比非扩展状态UKF方法具有更好的估计精度,研究结论为匹配区内估计捷联系统导航误差提供了参考.     

基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.     

复杂战场环境下的防空反导光学成像制导技术

光学成像制导技术是提升精确制导武器防空反导能力的核心技术之一,对提高复杂战场环境下精确制导武器的防空反导能力具有十分重要的作用。针对复杂战场环境下防空反导的需求,首先深入分析了各种复杂战场环境要素给光学成像制导武器带来的挑战,然后对未来光学成像制导技术发展趋势进行预测,最后结合我国光学成像制导技术发展现状,介绍了未来几年间需重点探索的几种新型光学成像制导技术。     

隧道出入口照明智能控制研究

针对隧道出入口段照明能耗大、行车舒适性差的缺点,依据隧道外亮度传感器采集的数据,通过单片机分组控制出入口段照明灯具,满足车辆出入隧道时驾驶员的明适应和暗适应需要。该法不但提高了驾驶舒适性,而且减少了能耗,降低了运营费用。     

PonderTalk网络策略模态冲突检测系统的研究

随着计算机网络异构化程度加剧,策略冲突已成为制约基于策略的网络管理(PBNM)技术实际应用的瓶颈。策略在描述上的不一致是导致策略冲突的主要原因之一,这类冲突被称为模态冲突。文章基于Pon-derTalk网络策略,针对模态冲突的不同类型提出检测算法,并将其整合为冲突检测系统。实验证明该系统是有效、可行的。