基于制导武器的分布式半实物仿真系统研究*

应导弹动态性能指标检验的迫切需求，开发了基于制导武器的分布式半实物仿真系统。充分利用仿真模型构建一体化思想，将整个半实物仿真系统按其功能划分成若干个网络节点，采用弹道仿真工作站集中式分布的星形结构进行分布式系统仿真。仿真软件借鉴Windows操作系统消息、事件驱动方式，采用客户/服务器运行机制，基于VC++软件开发工具实现了半实物仿真系统中的数据采集、视景驱动的多线程开发，修正了视线角误差，从而确保了导弹动态性能检测精度；实现了导弹攻击过程可视化仿真，较准确地再现了制导武器在不同干扰条件下的攻击过程。     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

超声波法检测火灾高温后钢筋混凝土强度

我国每年有大量钢筋混凝土结构的建筑过火,科学准确的评估火灾高温后构件和结构的残存强度,据此制定科学合理的修复加固方案对于减少火灾损失具有重要意义。简略介绍了国内外火灾高温后钢筋混凝土结构受损评估的方法,并以某工程火灾后的强度检测为实例,提出了用超声波法检测火灾高温后钢筋混凝土残存强度的可行性和检测时应注意的问题,根据对多起建筑火灾高温后钢筋混凝土构件检测波形的对比,提出了不同受损程度的钢筋混凝土构件所表现的不同特征的波形。     

一种防空指令修正弹控制模式研究

针对防空指令修正弹的方案设计问题,探讨了一种通过选择弹丸在有控段某点停止控制而恰能完成修正指标的外弹道控制模式,推导了有控弹丸平均侧向速度和剩余飞行时间的估算公式,给出了最佳停控点的确定判据.对上述控制模式进行了仿真计算,得到不同修正条件下的侧偏修正量及攻角曲线.仿真结果表明,该控制模式具有较高的控制精度,侧偏修正最大误差不超过±2.5%,且在该模式下弹丸也可保持飞行稳定.该研究结果可用于指导防空指令修正弹的方案设计.     

二维弹道修正弹修正方法

为提高弹箭密集度,采用阻力修正原理进行纵向距离修正;增设阻尼片,调节炮弹的极阻尼力矩来改变炮弹旋转速度,进而调节偏流大小来实现侧向弹道修正,是一种低成本的二维弹道修正技术。基于牛顿流理论、经验公式和风洞实验数据提出了组合式二维修正机构弹道修正弹的扩增阻力系数和扩增极阻尼力矩系数计算方法,对不同阻力环、阻尼片结构的气动力进行了数值计算分析。分析了组合式二维弹道修正弹的侧向弹道修正原理,建立了其飞行弹道数学模型,对阻力环、阻尼片机构在飞行弹道上不同位置处作用对应的射程修正量、侧向弹道修正能力和动态飞行稳定性进行了数值计算。结果表明:该二维弹道修正技术可以满足对弹道纵向和侧向偏差修正的需求,且不影响炮弹的飞行稳定性。     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

西方国家攻击直升机部队的建设与发展

攻击直升机诞生于冷战时代，而随着冷战的结束，世界政治、军事形势发生了根本性的变化，大规模高强度的战争场景不再出现，取而代之的是频发的局部战争、低强度冲突。而在电子技术、信息技术高速发展的强力推动下，现代战争不可逆转地朝着网络化、信息化的方向发展。这些形势的变化对攻击直升机的技术能力、攻击直升机部队的作战使用都提出了新的要求。面向越来越多的非对称作战行动，美、英、法等西方国家纷纷调整攻击直升机部队的编制体制，发展全新的作战条令，拓展其作战使用范围，加强对攻击直升机飞行员联合作战能力的培训，加速攻击直升机数字化、网络改造，以期攻击直升机——这种冷战时代诞生的武器能够在日益增多的非对称战争中发挥更大的作用。     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。