采用遗传算法的弹托迎风窝结构设计

针对一体化弹丸弹托易分离性和轻质化的设计要求,构建弹托迎风窝参数化外形模型,基于激波和膨胀波理论建立弹托气动力计算模型;以弹托分离加速度和弹托质量综合最优为目标函数,采用遗传算法对弹托迎风窝的外形参数进行优化设计,从而得到弹托迎风窝的优化外形。以中口径尾翼稳定脱壳穿甲弹的弹托设计为例,采用提出的优化设计模型对其迎风窝结构进行优化设计,并采用基于动网格技术的弹托分离仿真模型验证其最优性。仿真结果表明：所提优化模型能够得到最优的弹托迎风窝结构;针对现有的中口径尾翼稳定脱壳穿甲弹,可进一步对其弹托结构进行优化,以提高其分离快速性。     

电磁发射弹丸飞行弹道仿真

针对电磁发射弹丸飞行弹道进行仿真研究,在建立刚体六自由度飞行弹道模型的基础上,采用时频分析和涡流分析方法,建立电磁-动力学耦合模型分析弹丸出膛时由于膛内振动带来的炮口扰动,采用动网格技术建立电磁-气动耦合模型分析弹托分离产生的气动扰动,从而得到了电磁发射弹丸的飞行弹道模型。以得克萨斯大学先进技术研究所设计的IAT-HVP为例,仿真分析了弹丸以1117 m/s初速、0°射角出膛时弹丸出口扰动对弹体速度和气动特性的影响,并得到其飞行200 m的弹道曲线。仿真结果表明,受电磁发射一体化弹丸出口扰动的影响,弹体落点相比理想弹道产生了24%的偏差,其中炮口扰动引起的偏差最大,其次是弹托分离。     

分布式BGP协议体系结构

随着Internet规模的扩展和连接密度的增加,作为域间路由标准的BGP协议面临严峻挑战。集群路由器的出现,其分布式的计算资源、存储资源以及体系结构上的高度可扩展,有利于解决BGP协议面临的这些问题。在分析BGP协议体系结构无法适应集群路由器分布式特点的基础上,通过对BGP协议功能的解耦合,提出一种新的、分布式的BGP协议体系结构。与传统方式相比,分布式BGP体系结构能够充分利用集群路由器的分布式的计算资源和存储资源,在协议可靠性、管理维护成本、协议多维可扩展性和简化BGP网络设计等方面具有极大优势。     

维度汇总性问题及其对策

在联机分析处理中,为了提高查询的响应速度,预聚合是一种常用的方法,但在已有的研究中,关于维度汇总性的研究还相当少。从维度汇总性的基本概念及其分类出发,对维度汇总性的判断方法进行了研究,最后还给出了处理维度汇总性问题时的一些对策。     

通道失配对GNSS阵列抗干扰性能的影响分析

卫星导航接收机极易受到电磁干扰的影响,基于阵列接收机的空时(频)抗干扰技术被证明是目前最有效的抗干扰手段。在工程实现时,阵列通道存在通道失配,本文以统计性能的评估方法评估了通道失配对阵列抗干扰性能的影响。研究结果表明,通道间群时延偏差和幅度失配是导致阵列抗干扰性能下降的主要因素,前者可通过增加空时滤波器阶数来消除影响,而后者对空时滤波器阶数不敏感,需要进行必要的校正。     

不确定环境下无人机区域目标搜索及载荷参数影响

针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访和网格探测次数控制,建立搜索目标函数;建立了基于粒子群算法的搜索路径滚动优化方法;通过对任务区域平均探测时间步数和误判概率的估计分析,建立了机载光电载荷参数优化配置策略。使用蒙特卡洛方法验证了区域搜索方法的有效性和光电载荷参数配置对搜索效率、误判概率的影响。     

非线性纯反馈系统预定性能自适应控制器设计

为了使非线性纯反馈系统满足更高的性能要求,提出了一种新的预定性能自适应控制算法。为了解决状态中的非仿射结构引入了新的坐标变换,满足系统预定性能,设计了简单的Lyapunov函数,通过反步法,给出了一种新的自适应控制算法来解决参数未知问题。仿真表明在设计的控制器保证了系统预定性能的同时,也使得闭环系统所有信号有界。     

基于落点能量的舰炮制导炮弹对岸射击技术

针对新型舰炮采用制导炮弹对岸打击的作战需求,提出了一种基于落点能量最优的射击诸元解算方法,以提高制导炮弹末端动能,增加对目标的毁伤能力。建立制导炮弹外弹道模型,采用终端落角约束的制导律,并以落点能量最优为约束条件,优化选取制导炮弹初速与射角,解算射击诸元。经仿真分析,该方法可有效进行新型舰炮武器系统制导炮弹对岸打击的火控解算。     

面向卫星的在轨服务任务规划方法

针对空间在轨服务日趋成熟以及在轨服务现实需求增长的背景,以在轨服务航天器为研究对象,研究面向卫星的在轨服务任务规划问题,探讨如何合理安排与调配在轨服务资源。将问题分解为在轨服务资源分配和在轨服务路径规划两层,并建立双层优化数学模型。设计在轨服务任务规划算法求解问题,包括基于多种群并行进化的混沌遗传算法和基于全局坐标转换的NSGA-Ⅱ+GSDE算法,并通过仿真结果对比分析,验证算法的可行性和有效性。     

基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。