Bayes 试验分析中验前分布的表示

结合武器系统试验鉴定中的问题，研究Ｂａｙｅｓ方法运用中的验前信息表示问题。文中运用自助（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）方法和随机加权法确定验前分布。对于多种信息源之下的验前信息，给出了验前分布的融合估计。对当前工程实践中常用的方法及存在的问题，提出了看法和处置方法。     

浅析卫星导航系统在役考核指标与方案选择

在役考核是装备试验鉴定的重要环节之一,是对性能试验和作战试验不能解决的问题进行补充鉴定。针对卫星导航系统在役考核过程中考核大纲制定与方案选择的难点问题,通过分析卫星导航系统在联合作战中提供的精准定位、统一授时、辅助精确打击等典型应用场景,归纳出卫星导航系统在役考核需要重视对抗环境、考察关键性能、强调作战效能等特征需求,在此基础上建立了在役考核指标体系,并将灰色关联理论应用到考核方案的选择过程,为卫星导航系统的在役考核提供了一定的参考。     

基于齐默曼布局的微小型无人机气动布局设计研究

齐默曼布局是小展弦比实现大升阻比的优秀气动布局,相比于矩形翼等传统布局非常适合微小型无人飞行器使用。采用综合方法针对齐默曼布局开展小型飞行器的总体设计与气动设计工作,包括以下四个阶段,即通过给定设计目标对无人机任务载荷进行选型;基于翼载、质量和翼型之间相互迭代确定无人机总体参数;结合计算流体力学方法对无人机进行数值模拟,最终获得无人机具体气动参数并指导电子部件与飞控选型;通过工程试制完成样机制造并进行外出试飞实验,验证了齐默曼布局在低雷诺数下的气动优势。研究结果表明,齐默曼布局在微型固定翼无人机应用中展现出良好的表现。据此,本文进一步构建了一套基于齐默曼布局的高性能微小型固定翼飞行器设计方案。     

弹药安全性试验技术研究进展

针对弹药自身受到敌方攻击或操作不当发生意外时的安全事故以及高价值武器平台弹药的安全性问题,通过大量资料调研,在总结和分析西方军事强国弹药安全性问题研究进展、考核试验类型以及国内学者开展的相关研究基础上,详细给出了被试弹药进行跌落、子弹撞击、破片撞击、快速烤燃、慢速烤燃、殉爆、射流冲击、制动冲脱8种弹药安全性的试验考核方法,并对弹药受到刺激后的反应类型、反应等级给出了相应的考核评定方法,对我国弹药安全性研究工作提出几点建议。     

潜艇上浮运动数值计算方法的研究与验证

预报潜艇上浮运动是探索研究潜艇上浮运动控制规律以及潜艇安全上浮的前提。就潜艇上浮运动的数值计算方法和计算流程进行了详细介绍,对数值计算方法中的湍流模型及离散格式等进行了优选。基于模型上浮试验结果,对数值计算的不确定度进行了分析且对数值计算结果进行了验证。证明了该数值计算的可靠性,并发现数值计算结果与试验结果很接近,验证了该数值计算方法的可行性,说明该数值计算方法和试验可为潜艇上浮运动的研究提供参考和借鉴。     

弹道导弹预警系统及其发展趋势

本文在综述目前弹道导弹预警系统存在的主要问题和缺陷的基础上,探讨了未来弹道导弹预警系统的发展趋势及其技术特点.     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

二战后日本潜艇大盘点

第二次世界大战前,日本曾经是亚洲和西太平洋地区最大的海上强国,它曾在第一次世界大战后的二十余年里雄居世界第三,仅居美英之后.战后,日本的海上力量经历了短暂的沉寂后又卷土重来,吸取了二战中海战失利的教训,在建造各种水面舰艇的同时大力营建潜艇部队.     

定量反馈理论在侧向飞行控制系统中的应用

分析总结了定量反馈理论(QFT)的基本原理、设计步骤和特点,运用该理论对飞行控制系统(FCS)进行了设计研究.针对侧向通道的多输入多输出耦合系统,研究了QFT理论在多变量解耦控制问题中的应用.研究发现,QFT能够很好地解决飞行控制系统由于模型参数具有不确定性而造成的控制系统鲁棒性设计问题.仿真表明该理论具有良好的鲁棒性能和解耦能力.     

小型无人机航位推算定位算法研究与误差分析

对空中航位推算(DR)算法做了深入研究,提出了适用于小型无人机(UAV)的风速估计策略;将算法中各元素的误差对推算定位精度的影响进行了理论分析与数值计算;该研究结果应用于某小型UAV的航位推算/GPS组合导航系统的设计与实现中;飞行试验表明,通过提高对DR误差影响较大的元素的测量精度和风速的估计精度,有效提高了DR推算精度,与以往其他小型UAVs相比,在断开GPS对DR的修正后,DR精度保持在一定范围的持续时间显著延长.