改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。     

一种基于航向估计的多平台纯方位目标转向机动检测算法

针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。     

基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法

针对水下动态目标搜索问题,提出一种基于改进遗传算法的AUV动态目标搜索算法。采用蒙特卡罗统计方法生成大量目标运动轨迹,作为计算适应度依据;结合水声模型提出一种新型的累积探测概率计算方式;种群选择采用灾变思想与精英主义相结合方法,保证种群的非劣性和多样性,加速跳出局部极值;采用混沌序列方式选择交叉和变异点,增加种群随机性;采用动态自适应的交叉概率与变异概率,减少经验依赖,保证后期种群多样性。仿真实验结果表明,相较于传统算法和经典遗传算法,改进遗传算法能有效避免陷入局部极值,提高搜索概率。     

固体火箭发动机二次喷射控制矢量喷管流场仿真

采用基于Favre平均的三维N-S方程和k-ε湍流模型对固体火箭发动机二次喷射推力矢量喷管复杂干扰内流场进行数值模拟。空间上采用三阶精度差分格式进行求解,时间上采用隐式Jacobi点迭代方法进行迭代推进,直至流场收敛。数值模拟得到矢量喷管二次射流的激波系结构,以及复杂的主/次流干扰流动图像。二次喷射流场包含复杂的涡系结构和波系结构,还存在着边界层与激波的相互干扰、自由剪切层、激波、膨胀波和大尺寸分离。数值模拟还表明,高温燃气射流导致喷射孔附近喷管壁面处的温度相当高,需采取相应的热防护措施。     

可变形定向破片战斗部模型试验和数值模拟研究

基于可变形定向破片战斗部的作用原理,设计了试验结构模型,并对其进行了静爆试验研究。根据试验结果,建立了有限元分析模型,利用LS-DYNA程序对可变形定向战斗部变形过程以及破片的飞散过程进行了数值模拟。结果表明,在目标方向破片密度和速度都有较大幅度增益,数值模拟与试验结果比较吻合。