基于深度强化学习和导航向量场的卫星规避拦截算法

针对在轨卫星规避拦截问题,提出了一种新的基于强化学习和三维李雅普诺夫导航向量场（3D-LGV）算法。首先,采用3D-LGV产生收敛于椭圆轨道的趋近律,保证规避拦截后能再次入轨。其次,针对拦截卫星利用扰动流体动态系统算法（IFDS）产生扰动流场,利用该扰动流场对导航向量场产生的趋近律进行修正,从而保证卫星能有效地规避拦截。由于IFDS算法中扰动流场大小和方向主要受其中反应系数和方向系数的影响,采用近端策略优化深度强化学习算法作为决策层输出反应系数和方向系数,用于指导卫星在不同场景下提供合适的对导航向量场的修正。最后,通过将IFDS算法修正后的趋近律作为卫星的最终运动方向,实现了整个规避过程。在构建的不同场景下进行了对比实验,结果表明,相较于滚动时域优化算法（RHC）、人工势场算法（APF）和传统IFDS算法,基于强化学习的算法决策时间更短、规避效果更好,在不同场景下均能实现有效规避。同时,对该算法进行蒙特卡洛仿真,统计结果显示卫星规避成功率高达98%。因此,此研究对智能方法在卫星规避拦截领域的应用具有一定价值。     

运动流体介质和剪切层共同作用下平面近场声全息技术改进

传统的平面近场声全息将全息面置于射流内部。为了降低窗效应和卷绕误差对重建精度的不利影响,一般要求全息面尺寸为声源的2倍以上,而较大尺寸的传声器阵列放在射流内部会干扰射流的稳定。针对这一问题,提出将整个全息面置于射流外部的方法。根据经典的剪切层修正理论,首先分析声波由声源传播至全息面过程中路径和幅值的改变,继而推导出修正后的声场传播公式,最终建立起马赫数小于0.3的运动流体介质和剪切层共同作用下的平面近场声全息理论模型。数值仿真表明,改进后的平面近场声全息技术能够得到高分辨率的重建声场,对气动噪声源的定位精度较高,并且具备一定的抗干扰能力。     

让自己进入“打仗状态”

目前,面对疫情防控和练兵备战的双重任务,以及人手相对紧张的现实情况,有的官兵坦言:"工作任务重、时间紧、要求高,整天像在‘打仗’,真想分身成两个人!"面对这种快节奏的紧张工作氛围,我们不妨多给自己按按"快进键",让自己进入"打仗状态"。军队首先是一个战斗队,是为打仗而存在的。军队党员干部是战斗员,雷厉风行是党员干部应具备的作风。在平时的工作和训练中,如果一直停留在预先设计的常规速度、适应舒适的工作节奏,身体和心理就会形成习惯性的“生物钟”,很难具备对紧急状态的快速适应和应对能力。     

流体动力式强声源研究

针对现代强声学技术研究的需要,从声压级的角度,对所设计的流体动力式强声发生器的性能参数开展了实验研究,得到了工作压力、簧片与喷口之间的距离以及簧片的劈角对该强声发生器辐射声场声压级的初步影响规律.实验结果表明,在较优的工况条件下,该强声发生器出口处可实现140dB(最大声压级)以上声辐射输出.     

理想气体绝热过程的微观实质

从分子动理论出发,建立理想气体绝热过程的微观模型,用麦克斯韦速度分布函数导出其过程方程.     

鱼雷攻击占位相关参数计算

讨论了鱼雷攻击占位机动过程中,最小占位速度和最短占位时间的计算问题,采用数值计算分析方法,得出了各种不同敌我初始态势和相对运动速度下对应最短占位时间的占位点的分布规律,推导出最小占位速度和最短占位时间的计算公式。     

基于"姿态矩阵"量测的机载导弹传递对准技术

"速度+姿态"量测匹配方案是目前比较理想的机载导弹传递对准技术.采用"姿态"量测时存在矩阵计算量大等缺点,在具体工程应用时更会受到计算机速度的限制,尤其是需要快速进行卡尔曼滤波计算时.引入了一种与"姿态"量测具有相同特点的"姿态矩阵"量测方案,设计了快速对准卡尔曼滤波器,并进行了仿真分析.结果表明是一种具有工程意义的实用快速传递对准技术.     

第二类曲面积分计算方法新探

首先对有向曲面∑1:z=z(x,y),(x,y)∈Dxy上的第二类曲面积分的计算进行了探讨,主要根据第二类曲面积分与第一类曲面积分的关系,通过计算有向曲面的法向量, 把被积函数转化为两向量的点积。然后利用曲面面积元素与坐标面上的面积元素的关系, 再转化为二重积分,简化了第二类曲面积分的计算。最后对其它形式的光滑有向曲面也进行了类似研究,都可直接转化为二重积分。