潜艇指挥台位置对水动力的影响研究

对6条指挥台处于不同相对位置的潜艇若干水动力特性分别进行建模计算,经分析、比较,得到一种水动力性能优良、尾部流场较均匀的方案,为探讨指挥台的最佳水动力位置奠定了基础.     

BP神经网络的布撒器末端修正

针对布撤器开舱点位置解算及子弹药减速伞延时解算所需时间长的问题,引入了BP神经网络算法,建立了子弹药的数学模型和BP神经网络解算模型,并进行了布撒器末端修正的仿真分析.仿真结果表明:运用BP神经网络算法计算的结果误差较小,并且大大缩短了在线解算的时间,进一步提升了布撤器的作战效能.     

先进上面级数字逻辑姿态控制律设计

建立了先进上面级姿态动力学模型和推力器配置方案,根据快速大角速度精确姿态机动的任务要求,设计了数字逻辑姿态控制律.考虑姿态角和姿态角速度的相互关系和测置误差的存在,将姿态相平面划分为多个控制区域,以节省燃料和避免测量误差的影响.在实际上面级参数下进行姿态机动控制仿真,采用数字逻辑姿态控制律能在16s内实现先进上面级俯仰角60°的大角度姿态机动,并能很好地保证姿态指向精度和姿态稳定度,控制效果也优于脉冲宽度调制.     

非线性组合序列的差分分析

针对非线性组合流密码的设计特点,结合明文编码与统计特性,分析了密文序列的差分性质,提出了攻击非线性组合序列的差分攻击算法。利用该算法,最后给出了攻击实例。     

以新的姿态和标准抓好国防动员工作

加强国防动员建设,必须立足信息化条件下国防动员实质性准备要求,切实做到始终坚持一条主线、紧紧围绕两个任务、重点抓好三项工作、不断夯实四个支点、努力提高五种能力。始终坚持一条主线科学发展观是新世纪我们党执政兴国的战略观,也是统领、指导国防动员和后备力量建设必须始终坚持的一条主线。胡锦涛主席强调:“在国防和军队建设中贯彻落实科学发展观,首要的问题是必须坚持十六大提出的国防建设与经济建设协调发展的方针,正确认识和把握国防建设与经济建设的关系。”我理解,经济建设是国防建设的基础,国防建设是经济建设的保障,而国防…     

捷联惯导位置更新中的多子样算法

以地理坐标系作为导航坐标系,推导了捷联惯导位置更新中的位置增量算法;提出了基于曲线拟合的多子样(二、三、四子样)涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法.仿真结果表明,二、三、四子样涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法都能有效地计算出涡卷补偿和位置旋转补偿值,并且二、三、四子样涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法的精度依次提高.     

转台-陀螺飞轮标定系统误差灵敏度分析方法

陀螺飞轮是一种适用于微小航天器的新型姿态测控一体化装置,利用转台对其进行多位置标定是提高其测量性能的主要途径。为保证标定精度,从陀螺飞轮标定原理和标定误差来源出发,全面考虑转台自身定位误差、轴线回转误差、垂直度误差、相交度误差、以及转台与陀螺飞轮间安装误差等因素的影响,基于多体系统理论推导了多误差因素作用下的误差传递机理,在此基础上,基于Sobol法分析了全局误差灵敏度,得到了各误差因素对标定基准量影响程度的定量分析结论,实现了关键误差溯源。分析结果为有针对性提升标定系统关键误差指标及标定试验的优化设计提供了理论依据。     

一种基于自抗扰方法的姿控直气复合控制系统设计

在建立的复合控制导弹短周期线性化运动模型基础上,提出了气动力/直接力复合控制方案.气动力控制子系统采用三环控制结构,过载环采用PI控制,攻角环和角速度环采用自抗扰控制.随后根据模糊控制设计了气动力/直接力分配策略,用矢量合成方法设计了直接力控制子系统的点火逻辑.最后,在典型仿真场景下进行了仿真验证.结果表明,拦截高空目...     

重心布置及漂角对空投气垫艇纵稳性影响分析

为了分析空投气垫艇在不同重心位置和漂角下的纵摇运动响应,利用STAR-CCM+平台的重叠网格技术对气垫艇在规则波中的水动力性能进行数值模拟。研究表明,重心和漂角的变化对空投气垫艇阻力性能和航行稳定性的影响十分敏感,试验中通过改变压块来调整气垫艇重心位置,在低速段即0.4r<0.8时,重心纵向位置前移与垂向位置上移将会导致阻力增加,而当其在高速段即F_r>0.8时,重心纵向位置前移和垂向位置下移将导致阻力减少,为了满足高速船舶性能,因此重心位置布置时宜适当前移。在0°<β<30°范围内,漂角越小,气垫艇受到波浪的激励作用愈加明显,纵摇运动响应幅值越大。优化重心布置方案、漂角等组合形式能够有效提升气垫艇的航行稳定性,综合分析可知该型气垫艇在重心位置靠近艏部且以一定小角度漂角高速航行时,纵向稳定性越高且兴波阻力性能最佳。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。