月壤参数对月面着陆气囊缓冲性能的影响

为研究月壤参数对气囊缓冲性能的影响,根据“嫦娥三号”的着陆工况设计了月面着陆气囊,并基于可压溃泡沫模型建立了考虑月壤特性的气囊缓冲动力学模型。对不同月壤下气囊的缓冲过程进行分析,发现月壤越软有效载荷冲击加速度越小,但气囊会陷入月壤中,不利于对外排气,影响其缓冲效果。因此,采用气囊峰值压力、有效载荷最大加速度和最大下落高度3个指标对气囊缓冲性能进行综合评价,定量研究了月壤参数的影响规律。结果表明:月壤密度、剪切模量及屈服参数a₀和a₁对缓冲性能的影响较大,且对前两个指标为正影响,对后一个指标为负影响。进一步研究发现,这4个月壤参数与3个缓冲性能指标之间〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCZX.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 均为指数函数关系。     

外军无人水面艇发展现状与趋势

文章介绍了美、以等国军用无人水面艇的发展现状,探讨了无人水面艇的典型作战应用,在此基础之上分析了外军无人水面艇的发展特点和趋势。     

无人水下反潜作战平台指挥控制研究

无人反潜平台的指挥控制问题是关系其作战能力的核心问题之一,它一般包含平台行为控制、自主行为决策控制和支援平台干预控制三个部分。本文探讨了无人反潜平台指挥控制的工作原理,对影响无人反潜平台未来发展方向的指挥控制方面的几个关键问题进行了分析,并指出了今后研究的重点。     

地面防空火力配系方案评估模型

地面防空火力配系方案的选择,是防空兵火力配系的关键环节,其合理与否,直接关系到作战效能的发挥和防空作战的成败。根据防空作战的实际,提出了地面防空火力配系方案评估的准则,在对评估准则的建模要素进行分析的基础上,构建了每个准则的计算模型,并给出了评估模型的计算方法,提供了模型应用的一般程序。     

超宽带强电磁防护能量选择表面设计

为应对强电磁脉冲对电子信息系统的威胁,设计了一种具备收发兼容特性的超宽带强电磁防护能量选择表面,有效拓展了能量选择表面的工作带宽和工作频率,可为L、S、C波段的超宽带用频装备提供不低于14 dB的防护效果。该能量选择表面是一种周期结构,每个单元包含一对箭头形结构和一个开关二极管,可根据外界辐照电磁波的能量密度自适应切换反射或透波状态,从而实现强电磁防护与工作信号收发兼容。仿真研究表明,这一新型能量选择表面在L、S、C波段的插入损耗小于1 dB,强电磁防护能力达到22 dB。在波导中对设计的样件进行了性能验证,结果显示,该样件在波导中的平均插入损耗为1 dB,防护能力达到了14 dB,初步验证了设计结构的低插入损耗和高防护特性。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv...     

无人直升机辨识的一种新方法

针对无人直升机的辨识建模问题,提出了把频率响应辨识法和遗传算法相结合的一种新的辨识方法.该方法充分结合了频率响应辨识法抗噪声能力强、对输入信号通用性强、以及遗传算法的全局寻优特性的优点,极大地提高了辨识的准确性.与最小二乘法、Levy方法的对比仿真结果表明,这种方法辨识精度更高,具有重要的工程使用价值.     

UCAV编队对地攻击智能决策系统总体结构

UCAV编队对地攻击是未来战争制信息权和制空权的关键所在,结合无人作战飞机(UCAV)与有人驾驶飞机各自的特点和优势,提出了UCAV编队对地攻击系统的基本组成和对地攻击流程.根据UCAV编队对地攻击的战术决策类型和决策方式,构造了UCAV编队对地攻击智能决策系统的总体结构并且提出了决策系统应该解决的关键技术,详细分析了所建立的UCAV编队对地攻击决策系统的决策方式和决策流程,并且对该系统所涉及的关键技术进行了详细的研究.     

基于RTX的实时测控系统软件设计

从无人机半物理仿真试验的整体结构出发,针对实时测控系统的需求,采用了一种较为新颖的Windows+RTX实时性方案,完成了无人机半物理仿真试验中实时测控系统的研制.既满足了试验的实时性要求,又具有很好的用户交互特性,对测控技术的发展及其在国防科技等相关领域中的应用均有重要的参考价值.     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。