弹道参数的人工神经网络算法研究

将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度Ｈ、速度Ｖ和俯冲角λ的多层神经网络模型,用Ｂ－Ｐ学习算法,对弹道的射程Ａ和落下时间Ｔ进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。     

应用参数微分法从弹丸试验数据获取阻力系数

本文在介绍弹道模型的基础上,讨论了应用参数微分法获取弹丸阻力系数的过程,并给出了计算机仿真实验结果。此方法已应用于靶场。     

五参数寿命分布S(α,β,λ,μ,δ)

在四参数寿命分布的基础上增加了一个非中心参数,进而提出五参数寿命分布S(α,β,λ,μ,δ),并给出了定义、基本性质及其证明。     

反坦克导弹的气动参数辨识

本文运用极大似然法进行激光驾束制导反坦克导弹气动参数的辨识。在辨识的迭代寻优过程中,采用变步长搜索提高辨识准度;在辨识算法的具体计算处理上,采用了模型分解法,大大减少了计算时间,保证了气动参数的辨识精度。同时给出辨识仿真验证结果.     

纯方位目标跟踪和攻击的己艇机动策略

纯方位目标跟踪效果同己艇的机动有关。本文按照极大化跟踪系统的可观测程度的准则对己艇机动进行了优化,得出了有利于跟踪的优化机动策略。在此基础上,进一步考虑了对目标进行攻击的攻击机动的要求,使得最后给出的机动模式不仅有利于快速获得目标运动参数,而且使己艇能占领到较好的攻击阵位。此外,本文推荐的机动策略都是按相给出的,因此具有很好的实用性。     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。     

舰载重直发射系统及其关键技术

现代海战是一种在水而、水下、空中、陆地、电磁等多维空间同时进行的高新技术立体战争,海战区内的每一艘舰艇将受到多方位、多批次、多目标的饱和攻击。为了有效防御这种饱和攻击,必须建立远、中、近,高、中、低的多层防御体系,而就舰艇本身来说,则需要装载种类齐全的大量导弹,且对其发射系统提出了更高的要求,即要求反应速度更快,发射速率更高,并能同时对付来自不同方向的目标。以往的回转倾斜式发射系统根本无法满足上述要求,需要一种新的发射系统,于是垂直发射系统出现了,它是满足这些要求的最佳选择。     

空空导弹导引头角预定精度研究

空空导弹导引头角预定是重要的导弹发射控制参数,其有效的计算精度分析,是导弹可靠截获和跟踪目标的重要保证。基于前置追踪攻击原理,给出了空空导弹导引头角预定的计算模型,建立了机载雷达误差对导引头角预定精度影响的误差分析仿真结构,并对仿真计算结果进行了讨论。     

气控软体驱动器结构分析与优化设计

气控软体驱动器的结构特性对其运动和力学特性影响显著,目前气控软体驱动器支反力和倾角性能亟须提升.基于ABAQUS提供的脚本接口,采用Python语言开发脚本建立气控软体驱动器参数化仿真模型,将尺寸因子作为优化变量,联立Isight和ABAQUS,采用单因子试验方法确定倾角和支反力两个目标量的高敏感性影响因子.运用归一化...