军用无人机目标特性综述

军用无人机作为一类典型的空中目标,分析其目标特性有着重要的军事意义和技术价值。为系统介绍军用无人机的目标特性,从应用和设计的角度分析探讨了其作战使用、结构、飞行和电磁辐射等特性的基本特点,可为工程设计与使用人员提供参考。     

高能量强夯在处理湿陷性黄土地基和不良地质体工程中应用研究

结合某工程采用6 000 kN·m高能量强夯处理湿陷性黄土地基和人为采金遗留的不良地质体的工程实践,分析研究了高能量强夯的加固机理、施工工艺、有效加固深度、影响深度的计算方法及有关参数,探讨了该技术处理湿陷性黄土地基和不良地质体的优点与适用性等问题.     

子母弹结构特征对分离特性影响分析

超声速下子母弹的分离过程是一种包括多体运动边界与复杂气动流场干扰的多体分离问题.采用嵌套网格技术,对流体力学方程组及六自由度刚体动力学方程组进行了耦合求解,重点研究了子母弹的结构特征(包括子弹的数目、有无弹翼及排列方式等)对分离过程中流场特性的影响.结果 表明:嵌套网格技术能较好地模拟超声速子母弹分离过程中的复杂扰动流...     

包覆式复合侵彻体的数值模拟研究

为增强聚能装药对目标的后效毁伤效应,设计了一种包覆式复合侵彻体装药结构,在爆轰波的驱动下,紫铜药型罩后翻包覆活性材料,穿透目标后,活性材料释能对目标内部实施纵火后效毁伤。运用LS-DYNA有限元软件对包覆式复合侵彻体的成型及侵彻靶板过程进行模拟,分析了活性罩直径、外曲率半径和罩顶厚度比对包覆式复合侵彻体成型的影响。结果表明：将活性材料嵌入紫铜药型罩内侧,在炸药驱动下可以实现对活性材料的包覆;当活性罩直径取值为0.86D(D为装药直径)时,外曲率半径取值为1.15D,壁厚比取值为2/3时,复合侵彻体包覆效果较好;包覆式复合侵彻体能穿透30 mm厚45#钢靶,并能对后效靶造成毁伤。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。     

RLPG电液定量伺服加注系统设计与仿真研究

为了实现RLPG的液体发射药自动加注,设计了其电液定量伺服加注系统。通过控制阀控定量缸中活塞位移实时调整无杆腔中发射药量,实际应用过程中,定量过程与复位过程、火炮发射过程无冲,可并行工作。针对电液伺服系统模型不确定性、非线性的特点,建立了其状态空间模型。为了改善滑模变结构控制的抖振现象,设计了该系统的模糊滑模变结构控制器。搭建了AMESim/Simulink联合仿真平台,在不同装药量下对系统进行仿真分析,结果表明,定量过程所需时间比RLPG发射时间与变装药活塞复位时间之和小得多,加注0.628 3 L液体发射药共需0.95 s;随着装药量增加,系统定量精度有所下降,但均保持在99.85%以上。     

近自由面串列超空泡航行体的流动特性研究

近自由面串列超空泡航行体的多相流动现象非常复杂,涉及了自由面与空泡的耦合作用以及2个甚至多个超空泡流场的相互干扰。采用VOF方法数值模拟了不同浸没深度条件下串列航行体的多相流动,获得了串列航行体的超空泡演化特性和流场分布特性,分析了自由面对超空泡形态及波浪特征高度的影响。研究结果表明：串列双航行体的超空泡在发展过程中出现了2个超空泡互相融合与分离、尾空泡溃灭等现象;超空泡流场的彼此相互作用导致后发航行体进入了前发航行体的超空泡内部,导致后发航行体受到的阻力减小,航行体的串列布置使后发航行体实现了减阻效果;浸没深度较小时,自由面的作用明显,航行体的超空泡形态上下对称性较差,自由面兴起的波浪特征高度较大,前端高压区压力分布沿航行体中心线不对称。     

基于多分支注意力改进的YOLOv5无人艇目标检测方法

针对水面无人艇目标检测类别多、尺寸小、形变大等难题,提出了基于多分支注意力改进的YOLOv5检测算法。首先提出了一种SAv2Attention模块,通过对通道的“复制-转换-合并”等处理,实现卷积层通道间与通道内特征融合,提升网络的局部感受野,然后将其嵌入到YOLOv5网络,最后在构建的真实海试数据集上进行了大量对比实验。结果表明,SAv2Attention可有效提升YOLOv5的检测精度,典型海面目标数据集上,mAP@0.5检测精度达到94.6%,mAP@0.5:0.95检测精度达到60.9%,相较于原生算法分别提高1.4%和3%,对小尺寸目标平均检测率APS提升4.3%,证明所提方法能有效提升无人艇对水面小目标的检测能力。     

一种改进的主从式协同导航技术研究

为提高传统基于测距信息的主从式协同导航定位算法中从艇的位置解算精度,将从艇间的测距信息作为量测值融入主从式协同导航算法,重新构建了系统状态方程和量测方程,采用了扩展卡尔曼滤波进行滤波解算。仿真结果表明,相比于传统计算方式,增加了从艇间测距信息的主从式协同导航算法可进一步抑制定位误差的发散,提高了从艇的导航定位精度。