一种反辐射导弹抗低截获概率雷达关机的被动定位方法

针对反辐射导弹与雷达的攻防对抗形势,详尽阐释了目前反辐射导弹(ARM)抗雷达关机的主要手段及其核心原理,仔细分析了脉冲体制雷达的跟踪扫描机制、低截获概率(LPI)雷达的工作特点以及反辐射导弹被动雷达导引头的基本工作原理,由此归结出反辐射导弹在应对低截获概率雷达时制导信息的特性,然后首次提出了一种基于灰色理论的被动定位方法,并在考虑雷达跟踪扫描模型和被动雷达导引头检测模型的情况下通过数学仿真验证它具有较好的抗低截获概率雷达关机能力,落地点的圆概率误差仅在6.40m左右。     

混合动力电动汽车预测控制策略

为了保证混合动力电动汽车动力性和进一步降低燃油消耗,建立了一个预测控制策略,该控制策略采用齐次马尔科夫链对汽车运行状态特征参数进行预测,并根据预测结果对混合动力电动汽车控制策略中发动机工作范围上下限进行调整.与原电力辅助控制策略相比,建立的预测控制策略降低了运行状态对混合动力电动汽车控制策略的影响,使得车辆能够在不同运行工况中都具有良好的燃油经济性.     

面向售后保障的导弹装备健康管理系统研究

随着战争向信息化、体系化、智能化方向发展,部队用户对导弹装备保障的需求从事后维修、定期维护向视情维修和智能保障转变,对导弹装备故障预测与健康管理提出了更高要求。通过开展导弹装备健康管理系统的需求分析,提出了面向导弹装备保障的系统总体架构、面向军厂复杂应用场景的系统物理架构和基于微服务的系统软件技术架构,采用结构化设计方法开展了系统功能模块结构设计,对系统关键技术进行了阐述和分析,并完成了面向试点型号的系统阶段性建设和应用。应用结果表明了本研究的可行性,可为其他型号装备的健康管理提供参考。     

控制工程在社会政治行为模型中的应用研究

控制工程在社会政治行为中的应用为政策制定和社会管理提供了新的视角和工具。通过这种方法,决策者可以更有效地预测社会动态,制定针对性的策略,实时评估干预措施的效果。这种应用也面临挑战,包括社会行为的复杂性、数据质量的问题以及伦理和隐私的考量。为了充分发挥控制工程在此领域的潜力,建议进行跨学科合作、推进数据透明性、强化伦理培训和引入公众参与。只有在综合考虑这些因素的基础上,控制工程才能在社会政治行为的研究和应用中实现其最大价值。     

基于数字孪生的导弹部队在线仿真系统设计

导弹作战具有复杂多变、不确定性强的特点,基于数字孪生技术在仿真系统中生成与现实世界实时同步的虚拟战场态势,从而进行作战方案在线仿真推演和效能评估,根据仿真评估结果预测战争走向,实现战场“透视”的目的,这对于指挥员掌握战场主动权和科学决策具有重要作用。通过建立在线仿真系统总体框架和内外部接口关系,将系统根据功能划分为战场情报预处理、实体模型动态生成与匹配、仿真推演、效能评估、仿真引擎和仿真支撑库等6个子系统,对各子系统的功能组成和运行机理进行解析,对基于EATI的建模法则和战场态势特征提取及模型匹配2项关键技术的具体原理和实现方法进行了解析,结合导弹部队的作战特点,建立了作战效能仿真评估指标体系,为下一步仿真系统的实现提供了方法指引。     

基于UIF-MPC仿真的UAV环航姿态控制研究

为解决无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）在算法结构冗杂和未知外部干扰的环境下控制系统操作难度大的问题,提出一种基于UIF-MPC融合的自适应全局快速终端滑模控制方法。考虑到在环境复杂、时间敏感及通信受限条件下给出UAV姿态运动观测模型;提出一种多控制变量交互的UIF-MPC融合滤波姿态算法,利用滤波器和PID控制器对模型不确定性和未知干扰进行补偿;根据UAV性能及饱和控制条件设定姿态设定控制参数并设定目标位置估计均方根误差,带入UIF-MPC模型并与传统单UIF模型进行比较。结果表明UIF-MPC融合模型可以较好融合系统需求,且在运动过程中具有较好的估计精度及机动控制的鲁棒性。     

步枪弹对有防护明胶靶标钝击作用传递模型研究

针对目前枪弹钝击防弹衣后人体非贯穿性钝击伤无法定量计算与评估的问题,提出将弹丸的入靶动量作为钝击效应研究的表征量;基于不同种类步枪弹钝击有防护明胶靶标的实验数据,采用回归分析法建立了钝击过程中明胶靶标内部压力传递模型和明胶最大凹陷量计算模型.经过验证,该传递模型能有效预测不同种类步枪弹对有防护明胶靶标的钝击效应,为快速...     

基于改进灰色评估模型的地空导弹系统效能分析

根据地空导弹武器系统结构组成和功能特点,构建了效能评估指标体系,运用改进组合赋权法计算了指标权重.针对灰色评估法存在的相邻灰类干扰及仅依据所属灰类聚类系数大小判断对象优劣的不足,构造了改进灰色评估模型.采用该模型对地空导弹武器系统效能进行计算,对比分析得到效能评价结果,验证了模型的可行性.     

基于灰色LS-SVM的装备器材需求预测模型

精确预测已成为制约装备器材保障决策的重难点问题.针对小样本消耗数据装备器材历史数据少、复杂性高、非线性等特点,利用灰色模型构建方便、计算简单、善于挖掘影响因素内部联系的优点,以及LS-SVM在非线性映射分析和稳定性高的优点,将两种方法进行组合,设计了一种灰色LS-SVM预测模型,用于解决小样本数据的装备器材需求预测问题...     

基于CNN-LSTM的在轨卫星故障预测分析

在役考核中,对遥测参数进行监控与分析,是评估在轨卫星工作状态及健康状况的重要途径.为解决在线多任务故障预测问题,提出了结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的数据挖掘模型,并运用了一种基于误差反馈的权重自调整机制.利用某型卫星(含故障)遥测参数的仿真数据进行分析处理,实验结果表明:在线CNN-LSTM模型以最小的信息损失进行建模,对比单一模型以及传统的回归模型,CNN-LSTM模型不仅在测试集上取得了最小平均绝对百分比误差12.61％,同时模型预测性能在长时间预测中优于离线模型.