自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

含腔体导弹雷达截面高频计算建模

在建立了简化含腔体导弹外形模型的基础上,运用曲面像素法、数值积分法、等效电磁流法等多种高频RCS分析方法,采用目标部件分解法计算导弹各散射源的RCS,根据目标各部分散射场间的相对相位关系,计算出导弹整体RCS,这种理论建模方法简单,物理概念清晰,计算量不大,其计算精度虽不如数值计算法、矩量法、时域差分法等精确算法,但结果可为工程设计和导弹探测技术研究提供部分理论依据.     

具有摄动平衡点多时滞细胞神经网络的稳定性分析

通过构造适当的Lyapunov泛函和使用LMI技术,分别研究了多时滞细胞神经网络及对应的参数摄动系统的稳定性,得到了不要求互联矩阵对称及激活函数可微和单调下,易于计算及仿真的用线性矩阵不等式形式表示的确保系统稳定的若干充分条件.对激活函数及平衡点作出相应范数有界假设,得出了系统稳定平衡点间的距离估计.仿真实例充分验证了结果的有效性.     

利用微气泡减小平板摩擦阻力的数值模拟

假定气-液两相流体均匀混合且微气泡在水流中存在滑移运动,运用混合多相流模型对水中运动平板的微气泡减阻过程进行了数值计算,研究了微气泡流的减阻机理,分析了主流速度及气体流量率等对减阻率的影响规律,同时构建了一个减阻率预报数学模型,并指出在微气泡减阻中存在一个与主流速度相对应的饱和气流量.     

基于CFD的磁射流抛光去除机理分析

应用计算流体动力学(CFD)方法分析了一种新型精密抛光技术——磁射流抛光的材料去除机理。磁射流抛光中,含有磨料的磁流变液射流被喷嘴出口附近的局部外加纵向磁场磁化,产生准直的硬化射流束来进行相对远距离的精密抛光。介绍了磁射流抛光的原理和实验装置,分析了磁流变液聚束射流的形成,通过一系列定点抛光实验研究了磁射流抛光工艺的材料去除分布特征,利用计算流体动力学的方法分析了垂直冲击和倾斜冲击情况下,磁流变液射流与工件表面相互作用时径向流场功率密度的分布特征。实验结果和仿真计算结果表明:磁流变液射流在工件表面径向扩展流动产生的径向剪切作用导致了材料去除;CFD方法能模拟抛光区去除率的三维分布,因此可以准确地预测抛光区形状。     

局部多孔质气浮止推轴承特性研究

在考虑轴承气膜交界面处切向速度滑移的条件下,建立了局部多孔质气浮止推轴承的理论模型,然后使用有限元算法进行了数值仿真,仿真的结果与试验结果取得了一定程度的一致性,说明此新的修改了的雷诺方程可以用来作为局部多孔质气浮止推轴承研究的理论模型。利用该模型,能够成功计算出不同渗透系数、不同厚度及不同直径的局部多孔质气浮轴承的流量、承载及刚度。还从理论上与小孔类型及全多孔质类型的气浮轴承特性进行了对比,结果表明,局部多孔质气浮轴承有着优良的特性及很好的应用前景。     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

潜射反舰导弹作战效能的模糊综合评判

潜射反舰导弹是现代潜艇作战的重要武器,对其作战效能的评价长期以来一直采用单一指标,无法全面准确的进行评价.通过对影响潜射反舰导弹作战效能各因素的分析,建立了作战效能综合评价的指标体系.应用模糊综合评判的方法,在借鉴WSEIAC模型的基础上建立了数学模型,并给出算例与仿真.研究结果表明此方法可较好地评估潜射反舰导弹的作战效能,并为其研发及使用提供决策依据.     

侵彻子母弹对跑道封锁概率与打击效果评估

现代战争中为取得制空权使用侵彻子母弹对敌方的机场跑道进行攻击是一种有效的战术手段.如何有效地规划打击方案是指挥员所关心的问题.就此建立了相关的数学模型,研究使用侵彻子母弹对跑道打击的封锁概率和弹头有效率问题.还讨论了在使用卫星遥感影像检测跑道上弹坑存在误差条件下,对目标打击效果评估准确性的问题.并使用仿真方法,综合上述因素,对封锁跑道的多种战术技术组合条件做了实验,给出了定量的计算结果,为打击方案的设计提供了理论依据.     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.