制导航空子母炸弹高速抛撒分离数值仿真

制导航空子母炸弹在跨音速抛撒子弹药过程中,子弹药与母弹的分离伴随着复杂的流场和激波干扰,该过程中不仅存在着激波与激波的相互碰撞、部分激波的多次反射,而且由于受到多体运动的相互作用,其气流方向也发生变化,形成了变化复杂的压力、速度分布区域。采用数值模拟的方法对制导航空子母炸弹子弹药高速抛撒分离过程进行了数值仿真分析,应用嵌套网格技术,耦合多体动力学方程以及 N－S 方程求解子母炸弹高速分离过程,为工程设计、研究提供理论指导与计算依据。     

基于案例推理的指挥实体任务规划高维解空间适应性问题研究?

利用案例推理对指挥实体任务规划过程中决策问题求解方法的修正过程是该方法推理过程中最困难的阶段,尤其当决策问题解空间是多维的情况下。讨论了指挥实体任务规划过程中高维决策空间的修正问题,并提出了可行的解决方法。首先,利用自组织匹配法清晰展现问题空间与决策空间的映射过程,然后,利用反向传播神经网络分析匹配结果间的相关性问题,最后,选取一个简化的军事剧情对该方法的合理性进行验证。     

带优先级的单类型航空弹药转运多目标规划模型

针对航母航空弹药转运过程非常复杂、涉及设备多、要求高的特点,在对其流程进行细致分析的基础上,将其抽象为一个两阶段多目标规划问题。同时,深入分析了转运过程中的各种约束条件、构建了该问题的两阶段优化模型。建模时,不仅考虑了武器升降机的有效利用、弹药量的合理分配等因素,还考虑了转运时对于不同类型弹药转运优先级与停机区弹药需求优先级的要求。通过模型优化,在满足转运优先级要求的基础上,能有效提高航空弹药的转运效率。     

基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型

建立了多无人机协同侦察任务规划模型,在考虑侦察时间间隔约束和目标载荷需求基础上,给出了位于不同基地的无人机优化部署和调度策略,并提出了基于多Agent的优化搜索仿真算法,利用Matlab实现了无人机优化配置和任务规划模型,得出了无人机优化配置和任务规划方案,最后分析了模型算法存在的某些不足,提出了模型改进的方向。     

一种舰载机下滑道一致性指示数据产生方法

针对现有航母起降引导系统下滑道真值测量手段过于复杂的现状,提出一种简单的航母起降引导系统下滑道一致性指示数据产生方法,该方法基于着舰引导雷达测距精度、中线电视测角精度较高的特点,利用着舰引导雷达测距信息和中线电视测角信息进行目标位置解算。采取泰勒级数展开法对非线性方程组线性化,并以着舰引导雷达定位结果作为迭代始值,进行迭代运算求取目标位置。通过仿真实验验证该方法迭代次数较少且收敛,相比着舰引导雷达定位方法,具有更高的定位精度。     

利用径向力平衡飞行控制的航天器高精度轨道捕获方法

为实现对探测器轨道形状与高度的精准调整,提出一种径向力平衡飞行的航天器连续推力控制新方法。建立连续推力平衡飞行的动力学极坐标模型,并推导出特殊条件下的解析轨道解,进一步分析边值条件,给出连续推力的控制律。利用这一平衡飞行控制理论,构建轨道捕获的最优控制策略。考虑推力器的推力水平,通过一次或多次的控制过程,实现对轨道形状、轨道高度及轨道相位的综合调整。数值仿真表明:利用平衡飞行的轨道控制方法,配置微小推力器的空间引力波探测器可以实现高精度的轨道捕获;该方法具有控制过程可解析、计算量小、简便、实用等特点。     

稀薄气体动理论中介观尺度数值模拟的加速方法

针对滑移流、早期过渡流区域采用离散速度法(discrete velocity method, DVM)求解Boltzmann方程收敛速度极慢、计算资源消耗大的难题,提出全流场耦合介观/宏观方程加速方法。在介观层面基于有限差分的DVM求解Boltzmann方程,在宏观层面基于有限体积的压力耦合方程组半隐式方法求解矩方程,充分利用纳维-斯托克斯-傅里叶/R26矩方程在低克努森数下的快速收敛特性,对介观方程进行加速。基于高阶Hermite多项式重构分布函数,完成宏观方程与介观方程之间的数据传输。仿真结果表明:全流场耦合介观/宏观方程的加速方法在滑移流、早期过渡流区域具有显著加速性能,最大降低了95.28%的计算时长;但对中、大克努森数流域,加速性能大幅度下降。     

未确知条件下多枚导弹打击不规则面目标的毁伤效果评估

在信息缺乏的情况下,如何提高对多枚导弹打击不规则面目标毁伤效果评估的可信度是导弹作战运用研究的重难点。通过蒙特卡罗方法建立给定参数下的面目标毁伤效果评估模型;采用信度分布函数对该问题的未确知性进行评估,评估结果显示毁伤效果未确知性较高;基于信度熵,分析导弹各个属性的未确知性对毁伤效果未确知性的影响;通过针对性减小影响大的属性的未确知性,迭代减小毁伤效果的未确知性。仿真实验结果表明面目标有效毁伤率的未确知范围得到显著减小。该研究能够有效指导毁伤效果评估工作,减小其中的不确定性。     

金字塔渐进融合低照度图像增强网络

针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。