混合动力装甲车辆能量管理策略实时仿真

为解决混合动力装甲车辆多动力源输出优化匹配难题,针对一种具有3个动力源的混合动力系统中各动力源的输出特性和驱动电机功率需求特点,制定了具有双层结构的能量管理策略:顶层的系统功率分配策略完成负载功率估计及其在各动力源间的分配;底层的部件级控制策略实现发动机-发电机组和动力电池的优化控制。通过构建一种分布式硬件在环仿真平台对能量管理策略进行仿真验证。结果表明:混合动力系统能够很好地满足负载功率需求,实现了对多个目标的优化控制。     

风载荷对某发射装置待发射状态的影响

应用冯.卡门功率谱和谐波合成法生成了考虑脉动效应的瞬时风速时程曲线;计算了发射筒各段的等效风压及等效力矩,给出了作用于发射筒迎风面的风压总值及等效力矩;最后将载荷作为输入条件,进行动力学分析,获得了风载荷作用下发射装置的动态响应。通过分析可知:由于发射装置具有刚度强、质量大的特点,风载荷作用下发射装置的速度、加速度响应均较低,因此,风载荷主要影响发射筒的倾斜程度。     

面向士兵体力增强的单兵助力机器人设计

为了解决士兵负重携行时体力消耗过大,易于出现骨骼肌肉损伤的问题,设计了一款士兵体力增强的无动力助力机器人,可实现士兵负重能力与持续作战能力的提升。结合人体运动负重原理,采用相容性的机构设计、变刚度的柔性仿生脊柱设计、四边形铰链式结构的自适应膝关节设计等关键技术,对单兵助力机器人采用了拟人化结构设计,确保了与士兵的有效融合,能够协助士兵在战场上负载装备而不影响其战术动作;利用ANSYS软件对其关键零/部件进行强度分析,以验证整体结构设计的稳定性和正确性,仿真结果表明,单兵助力机器人安全可靠,能够有效协助士兵携行负重。对单兵助力机器人的应用前景进行了分析,对士兵体力增强的研究具有一定的指导意义。     

新疆少数民族大学生马克思主义理论教学接受主体动力不足的原因及对策分析

接受主体动力不足是制约马克思主义理论教学效果的主要因素。接受主体的内在需要不足,情感障碍,学习兴趣不浓是导致接受主体动力不足的主要原因,我们从满足接受主体的内在需要,培育良好的师生关系,培养学习兴趣等方面着手,激发少数民族大学生接受马克思主义理论的动力,进而提升马克思主义理论教学效果。     

当前影响官兵内生动力的因素及应对之策

官兵内生动力如何,映射其战斗精神、军心士气、品格意志等外在状态,关乎强军进程,影响建设质量。通过对部分官兵思想状况和精神状态进行专题调研,重点梳理了影响官兵内生动力的主要因素;以加强学习教育、以难以严训管、弘扬新风正气、设身处地解难、完善奖惩机制等方面,积极效应对。     

基于混合挖掘的军事数据分类方法

基于军事信息系统的体系作战指挥,必须依托准确可靠的数据支撑。为了研究数据挖掘方法在军事数据上的学习性能,采用支持向量机方法和粗糙集对坦克连的作战数据进行了仿真实验。试验结果表明,支持向量机方法能够预测坦克连的命中率为100%,结合粗糙集方法,能够进一步提高支持向量机方法的学习性能,缩短学习时间。     

高动态GPS卫星信号混合载波跟踪算法设计

高动态运动环境会给GPS卫星信号带来很大的多普勒频移及其变化率,甚至产生频率的突变,单一的锁相环、锁频环、四象限鉴频器无法进行稳定跟踪。在对传统锁相环、锁频环原理及性能分析的基础上,设计了一种基于Costas锁相环(Costas-PLL)、叉积锁频环(CP-FLL)及四相鉴频器(FQFD)并能够智能切换的混合载波跟踪算法,该算法基于二阶FLL辅助三阶PLL的跟踪环路实现,依据不同的动态环境使FLL和PLL交替工作,以提高载波跟踪环路的动态适应性。通过固定频率、频率一次斜升、频率二次斜升和频率突变等4种不同动态条件下的实验,证明了该算法在高动态环境下的有效性和可靠性。     

多无人机协同任务分配方法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证,是一类复杂的多目标优化问题。针对一种扩展的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,通过对模型特点的分析,提出一种基于相似度的遗传退火算法解决该问题并进行仿真实验,仿真结果表明该算法具有较强的收敛性和较好的多样性,验证了改进算法解决该问题模型的有效性。     

移动地面武器装备的动力匹配建模与仿真

介绍某移动地面武器装备的动力系统组成,对其主驱动电机、传动系和蓄电池等参数进行了合理建模与匹配计算,并在Matlab/Simulink环境下进行了装备的整体动力性能仿真,得到了较为满意的结果,可为同类小型无人平台的动力参数匹配提供一定理论借鉴。     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。