空间力量信息支援能力量化分析

研究空间力量的信息支援能力,对于搞好航天装备体系建设的顶层设计、规划论证以及作战运用,具有重要的现实意义和军事效益.对空间力量与空间信息支援作战、空间力量的作战任务、空间力量的信息支援能力等问题进行了定性分析.在对传统ADC方法进行合理改进的基础上,基于环境影响因子、各性能指标的权重以及各性能指标的评价函数,提出了一种全过程评估能力指标的新思路、新方法,建立了空间力量信息支援能力评估模型,为量化分析空间力量信息支援能力提供了一定的依据.     

空间信息支援下作战飞机空战效能评估方法

空战是空军的基本作战手段,研究空间信息支援下的空战效能对明确空军装备的需求,搞好空军装备和航天装备体系的规划论证与顶层设计具有重要的现实意义.对空间信息支援下的我方战斗机空战效能进行了分析,建立了效能评估模型,并利用算例进行计算,对计算结果进行了对比分析.     

美军航母战斗群空袭火力及其效能分析

以美军航母战斗大队标准编成为例,简要分析了美军航母战斗群的空袭火力构成。进而分析了影响航母战斗群空袭火力效能的主要因素,分别建立了机载对地攻击弹药和巡航导弹对地面目标的毁伤能力的模型。然后以此为基础,从空袭兵器的突防概率、对目标的发现概率、对各类目标的毁伤概率和空袭某一目标所需的兵力四个方面,对航母战斗群空袭火力体系的作战效能进行了深入研究,并建立相应的数学模型。最后根据在历次战争中得到的经验数据,对美军航母战斗群空袭火力效能进行了计算,并分析了计算结果,为科学判断敌情提供了依据。     

考虑不确定参数及外部扰动数字液压缸非线性鲁棒位置跟踪控制

在考虑不确定参数及外部扰动的情况下为数字液压缸位置跟踪系统设计了一个非线性控制器。首先,建立了数字液压缸位置跟踪系统的非线性模型;然后,构造了一个李雅普诺夫函数及非线性控制器,推导了系统鲁棒稳定的充分条件,由此将非线性控制器的设计问题转化成为线性矩阵不等式的求解问题;最后,进行了仿真及实验验证。结果表明:所设计的控制器对于参数不确定性及外部扰动具有良好的鲁棒稳定性及更好的动态特性。     

提升熔石英抗激光损伤性能的磁流变与HF刻蚀结合方法

为提升紫外熔石英元件抗激光损伤性能,针对传统加工方法在加工过程中产生的破碎性缺陷和污染性缺陷,提出使用磁流变抛光结合HF酸刻蚀的组合工艺提升紫外熔石英元件抗激光损伤性能的方法。磁流变抛光特有的剪切去除原理能够有效去除传统加工过程产生的破碎性缺陷,同时不产生新的破碎性缺陷。HF酸动态酸刻蚀能够有效减少加工过程中产生的金属元素污染。实验结果表明:经过组合工艺处理的熔石英样品,在7J/cm2·3ω激光通量辐照下损伤密度由0.2mm~~(-2)降至0.008mm~(-2),在8J/cm2·3ω激光通量辐照下损伤密度由1mm~(-2)降至0.1mm~(-2),其元件抗损伤性能提升显著。     

无人机侦察效能研究

携带侦察设备对指定区域进行侦察是无人机在现代战场上的重要应用之一。以无人机为平台,以CCD摄像机为侦察设备,提供了一种无人机执行侦察任务时的效能评估模型。在给出了无人机及侦察设备模型的基础上,从影响无人机的侦察能力和侦察代价两个方面着手,建立了对无人机侦察方案进行效能评估的模型,从而解决了侦察方案优劣的评价问题,这对无人机高效的执行侦察任务提供了理论决策依据。     

基于随机集理论的多目标跟踪方法

多目标跟踪问题通常包括目标信号的检测与目标状态的估计,同时还涉及到对探测范围内目标数量的确定。传统的跟踪方法将目标检测、状态估计与数量确定分别使用独立的模块或算法来处理。在这种模式下,每个模块仅考虑测量数据中与其功能直接相关的信息,模块之间没有信息的交互,因而很难得到全局最优的解。基于随机集理论的多目标跟踪方法将场景内的全部目标看作一个全局变量,目标状态与目标测量分别构成各自的随机有限集。从而多目标跟踪问题可以放在一个随机集模型下的贝叶斯滤波框架中研究。在每一个滤波周期内,通过对随机集的处理,实时地估计目标的数量、状态与类型,实现多目标的联合检测、跟踪与识别。     

S弯进气道合成双射流流场控制特性分析

针对飞翼布局无人飞行器中S弯进气道明显流动分离和出口总压畸变等问题,提出了基于合成双射流的主动流动控制方法,建立了合成双射流的S弯进气道数值仿真模型。结果表明,在S弯进气道分离点附近施加合成双射流控制,在整个射流周期内通过“吹”“吸”接力可以有效抑制边界层流动分离,有效提升总压恢复系数。对比研究了合成双射流不同射流角度、射流峰值速度和激励频率对S弯进气道流场控制特性的影响规律。结果表明合成双射流与主流的角度越小,流动分离控制效果越好,较大射流峰值速度会对主流形成“阻挡”致使控制效果下降,激励频率与流场特征频率越接近控制效果越明显。     

校准方法和存内训练相结合的忆阻器神经形态计算方法

基于忆阻器的神经形态计算架构在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果,但当忆阻器阵列存在低良率问题时,其性能会出现明显下降。提出一种基于忆阻器神经形态计算的校准方法和原位训练相结合的算法,利用校准方法提高乘累加计算的准确率,并利用原位训练方法降低训练误差。为了验证所提方法的性能,采用多层感知器架构进行仿真。从仿真结果来看,神经网络的精度有明显的提高(近40%)。实验结果表明,与单纯的校准方法相比,采用所提方法训练的网络精度提高了约30%,与其他主流的方法相比,所提方法训练的网络精度提高了0.29%。     

子集和问题的分治求解

介绍了求解子集和问题的一个分治算法。设给定的n个正整数为A(1),A(2),…,A(n-1),A(n),给定的子集和为正整数M,算法的时间复杂性为O(nlog2(M+1)+1),空间复杂性为O(n)。当M较小时,算法复杂性优于二表算法的复杂性。