美国空军研究实验室组织管理与科研规划分析

美国空军研究实验室是一个在空中、太空和网络空间领域处于全球领先地位的科研机构,承担着美国空军国防高技术项目的规划、管理和实施工作,是美国空军保持技术优势的重要研究力量。本文剖析了美国空军实验室的使命任务、组织管理和科研规划,总结了实验室在人才培养和科研任务制定方面的经验和方法。     

电子对抗环境下飞机编队突防能力模型

现代战争通常在电子对抗的复杂环境下进行,对电子对抗环境下飞机编队突防能力进行建模研究.首先运用模糊数学的方法对雷达电子对抗的效果进行了分析,重点从干扰频率、干扰功率、干扰时机、干扰样式、信号环境因素5个方面研究了雷达电子对抗的干扰效果,然后运用解析法对飞机编队在雷达电子对抗环境下对地空导弹、防空高炮防御体系的突防能力进行计算,得到了关于飞机编队在电子对抗环境下突防能力的定量结果.     

模糊变权法在通信保障能力评估中的应用

分析了通信保障应注重提高的六种能力,给出了运用模糊变权法求变化权重的方法,并通过示例计算进行分析,得出结论,为通信保障能力评估提供了一定的理论依据。     

VORONOI图的无人机航路快速初始规划

在分析VORONOI图的性质与威胁代价函数的基础上,针对航路的初始规划提出了一种先局部优化后进行全局优化的算法,从而避免在航路全局优化时陷入局部极小点的危险.通过对一个简单算例的分析,阐述了这种规划方法的合理性和快速性,给出了其对应的伪代码.它可对其他各种航路规划算法的边界条件进行初始预处理,快速确定初始可选航路集的解,缩短航路规划的时间;针对某阵地航路规划的仿真结果表明了该算法的有效性,初始的航路集有效地避开了威胁配置较密集的地方,同时尽量以较短的航路接近目标.     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.     

基于数字地图的威胁空间建模与仿真

利用雷达地形遮蔽盲区进行低空突防对敌人地面目标进行攻击是航迹规划关键技术之一.在综合考虑作战区域地形、敌方防空力量等因素条件下,应用人工势场理论对威胁空间的威胁级别进行量化处理,建立了战区势场模型.通过仿真证明,该模型更加符合真实的战场环境,为战斗机任务规划特别是航迹规划提供了参考依据.     

铝导线短路熔珠对固体可燃物引燃能力实验研究

在模拟试验平台上进行了铝导线短路熔珠引燃棉布、聚氨酯泡沫塑料和纸张的试验,得到了不同材料的临界加栽电压值和引燃规律。初步分析了加栽电压与短路熔珠粒径及引燃能力的关系。结果表明,随着短路电压增大,导线熔珠的粒径逐渐增大,熔珠对固体材料的引燃能力逐渐增强,氧指数越低、表面粗糙、易蓄热的材料越容易被点燃。棉布、聚氨酯泡沫塑料和纸屑被引燃的短路临界电压分别为50V、35V和45V。     

导线过负荷引燃能力的模拟实验研究

为了考查导线过负荷对不同可燃物的引燃能力,选择1．5,2．5和4mm^2三种规格的铝导线在不同倍数过负荷电流条件下进行实验,测得导线温度并观察过负荷导线对火场中常见的棉布、阻燃管、防水板的引燃能力。通过实验得出过负荷导线引燃能力与导线截面积、过负荷时间、过负荷电流的大小的关系,并讨论了可燃物种类对过负荷导线引燃能力的影响。结果表明,过负荷导线的引燃能力与过负荷电流和时间成正比,而导线的截面积对引燃能力的影响是多方面的。为防止火灾发生,在建筑物中布置导线时要远离可燃物并要穿阻燃管铺设。     

一种地形分析结果的多层次表示及量化方法

为了适应作战仿真智能实体的分层次路径规划,提出了一种地形分析结果的多层次表示及量化方法。根据全局路径规划与局部路径规划的概念和数字高程模型的多尺度表示模型,建立了地形坡度分析和可视性分析结果的多层次表示方法和量化公式。结合坡度计算和可视性计算公式,运用该方法实现了一个具体数字高程模型的多层次量化,分析了方法的有效性和可行性。试验结果表明：该方法可以实现分析结果的多层次表示,满足分层路径规划对地形分析的要求。     

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。