乘波构型优化设计与实验

乘波构型是高超声速飞行器高升阻比气动布局设计的重要参考外形之一,设计中需要综合考虑升阻比、容积率和容积等要求.本文开展了锥导乘波构型的参数化建模设计,采用改进的多目标遗传优化算法,完成了以升阻比、容积率和容积为多目标的乘波构型优化设计;在KD-01高超声速炮风洞中完成了不同攻角缩比模型的气动力实验,并同CFD计算结果进行了比较分析.结果表明:优化设计外形具有良好的升阻比,且在一定攻角范围内升阻比较高,数值模拟和实验分析基本吻合.研究结果可为高超声速滑翔式飞行器的设计提供参考.     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

近代物理实验教学改革与创新性人才培养

近代物理实验教学应积极进行改革，以适应时代发展的需要。本文结合石河子大学师范学院物理系实际，提出通过对实验教学模式调整，在教学上采用分层次的模式来进行教学。在近代物理实验室开展科研，实施开放实验室，创造个性发展空间，培养学生勇于探索、善于研究创新的精神。     

浅议生物进化中的熵变

从人们对熵的认识过程出发，对熵的概念和其原理做了简要的总结，提出了辩证的讨论生物进化中熵变的观点，首次提出生物进化中的熵变是一个辩证的动态的过程。     

一种改进的联合概率数据关联算法

联合概率数据关联算法(JPDA)是密集杂波环境下一种有效的多目标跟踪算法,但该算法的复杂度会随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间,提出了一种改进的联合概率数据关联算法(I-JPDA)。首先通过合理选取跟踪门门限的阈值,去除小概率事件,然后再根据跟踪门内目标的关联概率对关联事件的概率密度值进行衰减,计算出跟踪门内各目标的关联概率。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法在保证跟踪成功率的同时,还具有算法简单、计算量小和易于工程实现等优点。     

控制分配在平流层飞艇姿态控制中的应用

针对平流层飞艇一般采用多控制机构的特点,将广义逆控制分配方法应用到飞艇姿态控制系统中,并根据飞艇控制机构特性采用了加权伪逆控制分配算法。飞艇姿态控制仿真结果表明:设计的控制分配方法可以有效实现多控制机构的协调操纵,对姿态角控制效果良好,避免了单一操纵舵面过早进入饱和状态的情况;合理调整控制分配权值可减少能量损耗,增强实时性,便于工程实现。     

平流层长航时气球上升过程超冷现象影响因素分析

平流层长航时气球超冷现象是指内部浮升气体温度低于外界大气温度,超冷会引起浮力损失进而阻碍气球上升过程。建立了长航时气球辐射、对流等热模型和上升过程动力学模型,仿真分析了初始净浮力、蒙皮热物性参数、放飞时间和放飞日期等因素对超冷现象的影响规律。研究结果表明,上升过程内外温差随初始净浮力增大而增大且变化显著,可见光吸收率和红外吸收率增大时,内外温差值总体上呈减小趋势;放飞时刻和放飞日期对超冷现象影响较小,但放飞时间不同,气球上升至设计驻空高度的时间差别较大。该结论可为平流层浮空器总体方案设计和放飞试验提供有益参考。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。     

基于IDEA模型的坦克性能指标需求方案有效性分析

针对坦克车辆性能指标需求方案有效性分析的输入指标为区间数、具有模糊性这一实际情况,提出了一种基于IDEA模型的需求方案有效性分析方法,并详细给出了该方法的计算步骤和算法。研究表明,该方法能够有效完成需求方案的有效性分析,同时也简化了计算过程,使得分析结果更为客观合理,最后通过一个示例来验证模型的可行性和有效性。