考虑充放气过程的某型制导炮弹内弹道计算

考虑到弹底压强、尾翼汽缸内压强变化情况与汽缸张开式尾翼展开关系密切,研究了某型制导炮弹内弹道性能,建立了考虑汽缸充放气过程的内弹道两相流模型.针对尾翼张开异常现象,分析了尾翼汽缸气孔直径变化引起的汽缸压强变化情况,计算结果表明:张开式尾翼汽缸内外压强差随气孔直径的变化而变化,气孔直径变化到一定值时,汽缸尾翼在膛内开始外张.研究结果为分析气孔烧蚀引起的尾翼张开异常现象提供了理论依据.     

二维超声速空气引射器启动特性试验研究

xxxx超声速引射器是高空模拟试车台的重要组件,在发动机启动前利用引射器对试验舱预抽真空可避免发动机启动初始时刻燃气漏入试验舱造成燃气在发动机中分离,对获取发动机在高空环境下的完整推力特性具有重要意义。而该工况下超声速引射器的启动过程是引射器工作过程中最为恶劣的工况,设计不合理的引射器会导致启动压力过高甚至不能实现启动。建立了缩比超声速空气引射器试验台对超声速引射器的启动特性进行研究,采用压力测量方法结合纹影技术对超声速引射器处于极限启动压比时的流场进行了描述,研究结果表明混合室收缩比越小,引射器极限启动压比越低。同时给出了定位超声速引射器不启动原因的判据：当引射器不启动是由引射总压不足引起时,盲腔压力在引射总压提高时降低,并在临界启动状态下达到最小值;而由混合室收缩比过小导致的引射器不启动在引射总压提高时盲腔压力单调上升。     

基于反馈线性化的制导炮弹弹道控制系统设计

为提高制导炮弹的控制性能,研究了一种非线性弹道控制系统设计方法。建立了弹道控制系统模型,针对该模型的非线性、耦合和不确定性问题,利用反馈线性化方法将复杂的非线性系统进行解耦,结合滑模控制原理给出了一种非线性鲁棒控制器设计方法,并应用于制导炮弹的弹道跟踪控制器设计。制导炮弹六自由度仿真表明:该模型和控制器设计方法是可行的,能有效地控制制导炮弹按预期弹道飞行,具有良好的动态跟踪性能,并对气动参数摄动表现出鲁棒性,有利于提高制导炮弹的大空域作战能力。     

滑翔弹最优弹道设计存在的问题及解决方法

最大滑翔距离是滑翔弹最重要的战技指标之一.根据现有理论,滑翔弹按照最大升阻比飞行的弹道是具有最大滑翔距离的最优弹道.滑翔弹实现最大升阻比飞行的控制策略有升阻力系数表达式法和升阻比搜索法,针对这两种方法的不足,根据工程经验,提出一种计算量小、结构简单的新方法.以某型号滑翔弹为仿真用例,仿真结果证明了新方法的可行性和有效性;对不同类型的滑翔弹,新方法具有通用性.     

全军首支女子特战连凌空出击

5月14日清晨,晨曦微露。华北某机场2架直升机的轰鸣声打破了清晨的宁静。陆军第38集团军某部参加跳伞的15名女特战队员正在整装待发。在成立后的40多天时间里,特战队员们先后完成了格斗、捕俘、攀登等训练,今天将在这里首次成建制实施高空伞降训练。几分钟后,直升机升至800米高空,一朵朵伞花在空中绽放。接下来,她们还将进     

弹道修正弹射程偏差预测与阻力板展开时机优化

根据弹道修正弹阻力板的展开控制对于射程偏差预测要求的实时性,提出基于摄动原理的射程偏差预测算法.为解决阻力板修正能力在线计算数据量大的问题,提出在弹载计算机上装定阻力板修正能力表格的方法,给出发射前计算修正能力表格的过程和飞行中使用修正能力表格的步骤,提出阻力板展开时机的优化判断条件,并采用该方法对某型弹道修正火箭弹射程修正控制进行仿真试验和飞行试验.仿真试验结果表明,当目标射程为33 565.4m时,经修正后火箭弹的射程偏差能控制在20m以内;飞行试验结果表明,弹道修正火箭弹的射程偏差实测为24m,射程精度得到明显提高.     

火箭助飞鱼雷发控及弹道仿真

针对水面舰艇反潜武器系统研制、火箭助飞鱼雷作战使用研究中对助飞鱼雷的仿真需求,重点研究了助飞鱼雷发射控制仿真方法和空中弹道仿真方法,突破了不同工况不同射程下发动机关机时间建模技术、保证大范围飞行一致性的火箭自适应控制器设计技术。应用表明,所形成的助飞鱼雷武器通道仿真模型能有效模拟助飞鱼雷从发射控制到弹道航行到命中目标的全过程以及作战效果,能够支撑助飞鱼雷发控算法研究以及作战使用研究。     

基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化研究

轨迹优化是飞行器总体优化设计中的重要组成部分,它贯穿于飞行器的整个设计过程。高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法（SQP）是解决该类问题行之有效的数值优化方法。本文利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化,为这一高超声速飞行器的整体结构设计提供了有益的参考。     

改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法

YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。