涵道风扇外形参数对气动特性的影响

以某涵道风扇为原型,从理论上分析涵道扩张角对涵道风扇气动特性的影响。运用滑移网格模型,采用三维不可压黏性Navier-Stokes控制方程,利用SST k-ω湍流模型,计算两叶桨气动特性,并与试验结果对比,验证该方法的可行性。分别计算涵道风扇在悬停状态下,3000~8500 r/min转速范围内,涵道唇口外形、扩张角和涵道高度对气动特性的影响,并对流场进行分析。椭圆形唇口的涵道风扇总拉力系数小,气动效率低;当涵道扩张角在8.2°附近时,功率系数相对最小,随着扩张角增大,在桨盘下方靠近涵道壁面附近出现气流分离;涵道拉力系数对涵道风扇高度的变化敏感度低,随着高度增加功率系数略有下降。     

联合作战方案仿真推演控制研究

基于作战模型、交战规则和基础数据,通过推演控制完成对作战方案中各类行动的仿真和推演,以评估作战方案的科学性、有效性和可行性,为作战方案优化提供定量和定性的参考依据.主要从军事需求入手,研究了仿真推演过程,重点分析了基于实时干预、暂停干预和回退干预的三种仿真推演控制模式,实现了多种形式下的联合作战方案推演和优化.     

基于WindowsXP+RTX的模拟测试系统开发

采用建模仿真技术、半实物仿真技术和WindowsXP+RTX技术开发研制的模拟测试系统,用于在复杂试验条件下,对舰炮武器系统及组成设备进行检验评估,是一种充分检验舰炮武器系统性能的技术途径和试验方法,目前该系统已成功应用于舰炮武器系统工程实践中。     

基于反馈线性化的深海潜标姿态滑模控制

针对潜标空间运动的强非线性及数学模型中存在的干扰不确定性为控制带来的挑战,提出了一种基于反馈线性化的深海潜标姿态滑模控制律,并编程进行了仿真及与输入输出线性化控制方法进行比较,结果表明,两种方法均能将潜标控制到参考姿态,滑模控制对系统的不确定性干扰和执行器滞后具有更好的鲁棒性。另外,通过程序可以数值模拟的方式观察潜标在控制过程中的水动力、力矩,潜标姿态、空间运动轨迹、缆索动力学特征等信息,为客观分析潜标的控制与水动力机理提供了支撑。     

吸气式高超声速飞行器助推分离过程数值仿真

针对吸气式高超声速冲压发动机验证性试验特殊的飞行环境和助推分离条件，以某轴对称吸气式高超声速飞行器级间分离问题为具体研究对象，采用非结构网格局部网格重构技术和非定常问题非定常六自由度问题仿真方法，对该复杂构型飞行器助推分离过程进行数值计算。研究得到弱干扰冷态分离状态下飞行器及助推器的运动参数和气动力参数在分离过程中的发展规律。对0.3 s内助推器的位移轨迹进行分析，判断分离方案的可行性，并给出最佳的分离工况条件。     

机载雷达的基本效能模型

近年来,军用设备效能分析的研究引起了广泛重视。分析了影响机载雷达系统基本效能的诸要素,给出了机载雷达基本效能的定义,并建立了一种效能评估模型。在仿真的基础上,分析了影响效能的重要参数及在整个系统中的作用。仿真结果说明了该模型的有效性和正确性。     

烟雾环境下激光制导炸弹导引头的光电建模

建立了烟雾环境下基于光斑探测的激光半主动导引头仿真模型.模型中考虑了烟雾对激光传输和导引头探测能力的影响,其中模型的光斑探测部分确立了激光制导炸弹导引头对目标反射光斑和烟雾反射光斑的分辨算法.最后通过仿真验证了模型的正确性.     

两栖突击作战系统通过通路生存能力仿真分析

对两栖突击作战系统通过障碍区的行动进行仿真分析,考察通路的数量、通路的宽度、蓝军火力威胁等因素对其生存能力的影响,进而提出提高两栖突击作战系统生存能力的有效措施。     

基于系统构型替换的固冲发动机故障模式半实物仿真

为全面快速验证冲压发动机的故障检测算法，基于构型替换建立了能模拟多种固冲发动机故障的仿真验证平台。基于此平台，搭建了发动机点火故障模型、压强传感器故障模型、设备接口模型，以及与真实控制器中检测算法具有相同外部接口和系统构型的故障检测算法模型等。通过系统构型的切换，将同一个故障模式注入故障检测算法模型和真实发动机系统，并通过对比同一组故障模式下故障检测模型检测结果与发动机控制系统检测结果，来对发动机控制器中的故障检测算法进行快速验证。以无喷管助推器点火的检测为例，讲述了该方法的建模、实验验证及分析过程，此外，该方法还能应用到无喷管助推器关机、进气道前后堵盖打开、燃气发生器点火、燃气流量容错控制等多个故障模式的仿真模拟与验证，具有很强的通用性，能大大地降低控制系统开发与验证的时间成本，具有很强的应用价值。     

基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划

针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q-learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力。