伞衣优化设计对群伞系统气动特性的影响分析

随着载人航天、深空探测等航天任务的蓬勃发展,航天器回收载荷质量大幅提高,以单具降落伞为功能核心的传统减速系统已不能满足大质量回收载荷日益提高的迫切要求,发展群伞减速着陆系统是实现大载重航天器高效减速和无损着陆要求的发展方向。本文采用数值模拟手段对群伞系统的气动特性开展仿真研究,结合环帆伞构型优化设计,分析了多种构型下群伞系统的气动特性。通过对仿真结果进行流场分析和数据对比发现,开窗/开缝设计既能够确保群伞系统具有良好的阻力特性,又能够维持群伞系统的工作稳定性,避免单伞之间由于受力而发生碰撞现象。采用数值仿真手段不仅可以提高降落伞研制效率,降低研发成本,也为设计人员掌握群伞系统的工作原理、促进降落伞设计理论发展提供了有力保证。     

基于粒子群优化的观测站部署算法

针对红外观测站部署问题,在研究观测站位置对定位精度影响的基础上,提出了基于粒子群优化的观测站部署算法。首先对ECEF坐标系下的CRLB矩阵进行推导;然后将观测站优化部署问题抽象为非线性规划模型,并将红外传感器联合定位的CRLB作为目标函数;最后采用粒子群优化算法求解该模型,避免了传统的非线性规划算法需要求解目标函数梯度的难题。结果表明,本文的部署算法具有一定的理论依据和工程意义;可以为实际红外观测站的静态部署和动态部署提供参考。     

天基光学短弧观测约束域的粒子群优化定轨方法

针对空间目标定轨问题,提出一种利用两段天基光学短弧观测数据的粒子群优化定轨新算法。在介绍天基光学短弧观测测量帧集、测量约束域及目标函数构造的基础上,为解决已有的基于网格搜索思想寻优的算法存在的多解、局部最优解及运算量过大等问题,提出了一种利用粒子群优化算法在约束域内对目标函数值寻优达到定轨目的的新算法。对算法的性能进行了仿真验证。多次仿真结果表明:该算法大大降低了计算量,且有效地解决了目标函数多解和局部最优解问题,对目标定轨的精度与定轨算法的克拉美罗下限接近。     

航空时敏制导炸弹增程弹道组合优化设计

为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。     

干扰条件下地空导弹群射击指控效能评估模型

为定量评估地空导弹群射击指挥控制效能,在分析地空导弹指挥控制过程的基础上,运用解析法,首先建立了情报指挥通信干扰条件下目标杀伤概率计算模型,然后分别给出了假目标干扰和复合干扰时杀伤概率的计算方法,最后通过算例分析验证了模型的可行性和有效性,得出了具有实用价值的结论。仿真实验结果表明,指示射击的火力单元数量和指挥方式对射击效果有着显著影响。     

关于加强民兵预备役部队夜训的几点意见

正从近期局部战争看,夜视技术和器材的发展,使夜战的地位作用发生了重大改变,夜战已经由以往昼间的补充和辅助作战方式上升为重要作战方式,对达成战略和战役目的乃至对整个战争胜负有着决定性的影响。在未来作战中,为发挥我军夜战传统,必须有针对性地加强民兵预备役部队夜训,提高夜暗条件下参加作战行动和支援保障作战能力。     

让挂钩带训成为预备役部队战斗力提升的倍增器

正仗在一起打,兵就要在一起练。开展现役部队与预备役部队挂钩带训,既是解决当前预备役部队组训力量不足、专业骨干缺乏、训保能力薄弱等诸多问题的有效办法,也是促进现役与预备役两支力量有机结合和整体遂行任务能力提升的重要途径。因此,要从挂钩带训头绪多、涉及面广的实际出发,科学筹划、灵活组织、突出重点、严格考评,最大限度地整合共享训练资源,努力使其成为部队训练质量和战斗力提升的"倍增器"。     

防空反导武器系统拦截群目标优化决策算法

空袭作战的快速性、突然性不断增强,现代防空反导系统面临的威胁日益增加,防空反导任务异常艰巨,而我防空武器系统拦截敌空袭目标排序问题又是一个现实、亟待解决的实际难题。结合现代空袭与反空袭的特点,从现有的拦截排序原则出发,对防空导弹武器系统拦截群目标问题进行分析,建立了排序优化模型,给出了拦截决策算法。最后通过示例对算法进行分析,得出算法既符合当前的拦截原则,同时又对当前原则进行了完善与推广,试图为决策人员提供科学、合理的模型依据与参考。     

基于θ-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法(θ-QPSO)实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。