多站遥测数据加权融合方法

针对靶场试验中遥测数据融合处理问题,提出了一种多站遥测数据加权融合处理方法。依据对加权融合思想的分析,构建了融合权重与测量精度之间的对应计算模型;依据地面测量站对导弹实测数据的统计分析,构建了测量设备实时测量精度模型。基于典型算例对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够较好地解决遥测数据融合处理问题,具有一定的理论意义和较好的应用价值。     

航天装备备件配置现状SWOT分析及对策研究

全面分析航天装备备件配置现状,把握备件配置优化的主要方向,形成推动备件配置水平快速提升的关键策略,是提高航天装备备件保障科学性和高效性的重要基础。本文通过SWOT分析法对航天装备备件配置现状的优势、劣势、机遇和威胁进行了系统剖析,并在此基础上构建SWOT分析矩阵,进而基于矩阵因素的不同组合形式,研究形成改进航天装备备件配置现状、提高备件配置科学性的四种关键策略,即抓住机遇、发挥优势的S-O策略,利用机遇、克服不足的W-O策略,利用优势、应对威胁的S-T策略和弥补不足、应对威胁的W-T策略,提出当前应重点解决备件需求提报精度、库存配置科学性和协调激励机制三个现实问题,为开展航天装备备件配置问题深入研究明确了重点、确定了方向。     

美国陆军官方网站多模态话语分析与军队形象建构

本文以Kress、Van Leeuwen和 Painter等学者的视觉语法理论为基础,从再现意义、互动意义和构图意义三个方面对美国陆军官方网站“相册”栏目进行多模态话语分析,挖掘网页的符号资源,探寻多模态语篇生成意义、传递信息和构建形象的具体机制。在此基础上,借助Halliday、Hasan、Bateman和Bhatia等学者的多模态语类分析理论,探究模态间的互动关系,分析网页的整体设计、语类特点和宣传手段等。研究发现,该网站通过象征意义、情感互动和显著性差异等手段,影响读者对美军的认知,引导读者对美军产生积极联想,从而回避现实问题,为美军塑造正面形象。在深入发掘网页的交际目的、结构潜势和互动机制的基础上,搭建多模态语类分析框架,揭示军事网站设计和社会文化背景的复杂关系,助力军队形象建设。     

高超声速伸缩翼变形飞行器轨迹多目标优化

针对高超声速条件下变形技术的应用模式,对具有伸缩翼的组合式飞行器滑翔弹道进行了多目标优化研究。介绍了伸缩翼的变形模式,给出了不同变形状态下的气动特性;建立了三自由度滑翔轨迹动力学模型和伸缩翼前缘热流计算模型;采用MOEA/D多目标优化算法,以变形条件和飞行攻角为设计变量、以最大射程和最小翼前缘总吸热量为目标函数,进行了多目标优化计算。优化结果表明,MOEA/D计算得到了相对均匀分布的Pareto最优解集,将伸缩翼外形与无变形外形相比,飞行器滑翔段射程得到了显著提高,同时伸缩翼前缘总吸热量有明显的降低。     

大型相控阵雷达系统安全性综合评价

针对大型相控阵雷达系统安全性因素多、评价困难的特点,分析并建立了大型相控阵雷达系统安全评价指标体系。提出了一种基于改进模糊层次分析法、熵权法和拉格朗日算法确定综合权重的方法,并建立了雷达系统安全性模糊综合评价模型。以某型大型相控阵雷达系统的安全性评价为例,运用所提方法确定该雷达系统的安全性指标综合权重,并进行安全性综合评价。将该方法与传统AHP评价法进行对比分析,验证了该方法的科学性和合理性。     

高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法

为进一步提高高超声速飞行器的突防性能,提出高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法。考虑飞行器180°×360°方向的雷达散射截面,针对原数据尖峰多、收敛难的难题,运用高斯滤波法对其进行预处理,既不改变原数据趋势又加以平滑,提高优化问题收敛性能。为使计算所用雷达散射截面数据具备较强的保真性,采用三次样条插值方法调用离散数据计算实时雷达散射截面。完成了高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化问题的建模,以探测概率为目标函数,运用hp自适应Radau伪谱法优化求解,采用逐步计算策略进一步提高优化效率和收敛性能。与传统最短飞行时间弹道对比表明,该方法有效降低了飞行器被雷达发现的概率。     

基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律设计

提出一种基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律的设计方法.利用该方法能实现受控对象对理想模型较高精度的跟踪,使重构飞行控制系统具有较好的控制性能.首先设计了一个比例-积分滑模面以确保消除稳态误差,采用极点配置技术使滑模具有良好的动态品质,其次利用饱和控制技术来减少变结构控制引起的抖振现象,最后以某型飞机纵向飞行控制系统为例进行了相应的数字仿真.结果表明重构系统不仅实现了无抖振模型跟踪,而且还具有较强的鲁棒性.     

基于multi-agent编组的校园虚拟实验网格任务分配策略

在网格计算环境下,许多任务的执行经常需要同时协同分配多个agent以满足性能需求.提出了一种新的基于multi-agent编组机制的agent协同分配方法.首先,对传统编组算法和multi-agent编组算法进行了分析比较.然后,设计了校园虚拟实验网格调度系统及其任务分配算法,实验结果表明:当CDR=0.2时,算法与传统算法带来最好的目标价值,在某些条件下,传统算法略微胜过该算法,当CDR增大时,该算法比传统算法执行得更好.