运载火箭1/5动力学缩比模型设计

缩比模型试验是获取大型运载火箭动特性的一种有效途径,其中一项重要内容是动力学缩比模型设计。以某型运载火箭为原型对象,根据其结构组成分别推导各部件的相似关系;利用横向刚度和质量相似系数的一致性,联立形成了运载火箭横向动特性相似关系;考虑实际加工制造条件,分析了横向刚度和质量相似系数的约束;根据上述相似关系和相似系数约束设计了1/5缩比模型,并对该缩比模型的动特性相似进行有限元数值计算验证。验证结果表明,设计所得1/5缩比模型在动特性方面与原型具有较高的相似性,相关方法能够有效应用于运载火箭的动力学缩比模型设计。     

基于协同相关度的作战任务分解优化

针对协同作战中任务分解的优化问题,构建了任务协同相关度的量化模型。对作战任务中几个基本概念进行定义,从时间、逻辑、功能3个维度对任务间的协同关系进行了形式化描述,在此基础上,建立了任务协同关系的综合度量模型。最后,通过设置任务协同度阈值的方法,对协同紧密的任务进行聚合,实现任务分解的优化。通过仿真实验验证了模型的可行性和有效性。     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。     

基于IAFSA的四自由度翼伞分段归航设计

为实现翼伞系统的精确空投,需要对其归航轨迹作合理规划。根据翼伞系统自身的运动特性及操纵特性,采用分段归航策略。在四自由度翼伞模型下,利用各轨迹段的几何关系,建立表征轨迹优劣程度的目标函数。基于改进的人工鱼群算法,对目标函数进行参数寻优,进而得到轨迹的设计参数。仿真结果表明,所提出的改进方法能加快算法的收敛速度,所规划的轨迹满足了精确落点和逆风着陆的要求。     

基于Bow-tie模型的发动机空中停车事故分析与预防

发动机空中停车是航空事故主要致因之一。首先,通过数据梳理和分析,构建发动机空中停车故障树,结合重要度分析理论,求解各基本事件的重要度,得到造成发动机空中停车事件的最薄弱环节——供油系统故障。基于Bow-tie理论,构建发动机供油系统Bow-tie模型,直观地显示了该故障产生的根本原因和可能导致的后果,进而提出了预防该故障发生的对策建议,达到降低发动机空中停车事故概率的目的。     

一种新的超视距空战目标威胁评估距离指标模型

距离指标是进行超视距空战目标威胁评估的重要指标,但当前多数的距离指标模型都过于简单。针对这种不足,在仿真分析当前典型模型的基础上,根据空战的实际情况,首先定性分析了目标位置等因素对于威胁度的影响;然后根据探测距离、导弹射程等参数,将敌我距离分成不同阶段,区分敌我性能强弱的不同情况,分阶段建立了一种新的距离指标模型。最后,针对不同的战场态势,进行了仿真分析,证明了模型的有效性。模型对于提升空战威胁评估的准确性具有积极意义。     

作战过程设计策略及其优选模型

组织设计通常包括三个流程即任务环境分析、过程设计和结构设计.作战过程设计是以其环境分析为基础,以其结构设计为目的,最终解决作战组织资源、平台、信息和决策的最优"合纵"和"连横"问题.尝试将C2(Command Control)组织的有关设计理论映射到作战组织设计,根据组织的演化过程机理,采用基于Bayes网络的方法,对作战组织进行过程设计,并对其设计策略进行优选,最后给出一个案例并加以验证.结果表明:采用动态Bayes网络的方法研究组织过程设计可行,其设计策略及优选模型合理.     

自行反坦克炮系统效能模型研究

通过对自行反坦克炮用途、组成与使用特点进行分析,应用WSEIAC系统效能模型,推导了系统可用度向量、可信度矩阵与固有能力向量的计算公式,建立了以可靠性与维修性为基础的自行反坦克炮系统效能模型。     

模型递推辨识算法及应用

研究了具有线性参数的非线性多项式模型的数据阵L－D分解性质,其中D是对角阵,L是带有单位元素的下三角阵．结果表明,通过因子L可以估计出模型的参数,通过因子D可以选择模型中的项;提出了同时进行模型的结构确定和参数估计的递推辨识算法．该算法可用于船舶运动的实时建模．实际应用结果表明,该算法可以有效地辨识多项式等线性参数的非线性模型．