稀薄气体动理论中介观尺度数值模拟的加速方法

针对滑移流、早期过渡流区域采用离散速度法(discrete velocity method, DVM)求解Boltzmann方程收敛速度极慢、计算资源消耗大的难题,提出全流场耦合介观/宏观方程加速方法。在介观层面基于有限差分的DVM求解Boltzmann方程,在宏观层面基于有限体积的压力耦合方程组半隐式方法求解矩方程,充分利用纳维-斯托克斯-傅里叶/R26矩方程在低克努森数下的快速收敛特性,对介观方程进行加速。基于高阶Hermite多项式重构分布函数,完成宏观方程与介观方程之间的数据传输。仿真结果表明:全流场耦合介观/宏观方程的加速方法在滑移流、早期过渡流区域具有显著加速性能,最大降低了95.28%的计算时长;但对中、大克努森数流域,加速性能大幅度下降。     

基于Bayes估计的高炮虚拟校射理论

给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.     

基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。     

小型空射诱饵在制空作战中的运用

针对制空作战中小型空射诱饵(MALD)运用问题,分析了美军多个MALD型号的研制发展现状,详细探讨了MALD基本型、MALD-J和MALD-N的基本性能,对其功能变化与演进进行了分析;结合制空作战任务需求,从“钓鱼”式诱捕敌机、佯动制敌、电子干扰压制敌机与应急投放保护载机四个方面,探索了其可能的运用方法,可为制定对抗MALD的空战策略方法提供理论参考。     

基于贝叶斯理论的多雷达点迹自适应融合方法

雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。     

基于DBN的天基信息支援装备体系作战效能评估方法

为解决天基信息支援装备体系的作战效能动态评估问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的天基信息支援装备体系作战效能评估方法。首先以系统动力学模型获取数据样本,然后以静态贝叶斯网络作战效能评估模型为基础建立动态网络,以EM参数学习算法构建动态贝叶斯网络作战效能评估模型,最后对天基信息支援装备体系进行作战效能分析。在作战效能评估模型的基础上,以海上方向打击移动舰船目标的作战场景为例,分析了天基信息支援装备体系中诸多影响因素之间的相互关系与影响程度。同时,仿真实验验证了该方法应用在天基信息支援装备体系作战效能评估中的有效性和可行性,能够为天基信息支援装备体系作战效能评估提供坚实的技术支撑。     

基层政治干部提高工作能力的方法途径

政治干部是我军高素质军事人才的重要组成部分,政治干部能力的高低、素质的强弱,直接影响部队整体战斗力的提升。因此,政治干部要强化责任担当,坚持从自身做起,从严要求,坚持模范带头,主动融入战位岗位、融入战斗力建设,融入基层官兵的心中,充分发挥政治工作“生命线”地位,为部队战斗力提升注入“催化剂”,不断激发政治干部主动作为的内在动力,立起新时代政治干部的好样子。