应用于飞控系统评估的风洞虚拟飞行试验系统与关键技术分析

基于传统意义上的飞控系统评估方法的不足,分析了风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估的优势;按飞控系统常用的姿态控制回路及制导控制回路的组成形式,介绍了风洞虚拟飞行试验系统方案与工作原理,详细分析了它与半实物仿真系统的差异;分析了风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估需解决的关键技术问题,包括风洞虚拟飞行试验评估方法、飞行器模型设计技术、飞控系统改进技术及模型支撑技术。     

火箭助飞鱼雷攻潜试验方案研究

为贴近实战完成火箭助飞鱼雷攻潜试验,针对目标指示信息设备选择、目标靶的选择、射击方式解算等几个试验方案设计关键点对试验方案设计进行了分析,建立了影响攻潜效果主要因素的仿真计算模型,并给出了仿真计算结果。经海上试验检验,方案设计合理可行。     

不确定条件下装备器材供应网规划模型

装备器材供应网是装备器材供应保障工作的重要基石,其规划问题是我军装备器材保障过程的重要战略决策之一。针对节点、边和需求的不确定性,对不确定条件下由多个区域供应子网构成的装备器材供应网的规划问题展开研究。针对问题的特点,用区间分析理论对供应网规划中的不确定性因素进行度量和运算,得到不确定性规划模型,通过区间运算转化,将不确定性模型转化为确定性混合整数规划模型,并设计采用基于禁忌搜索算法的两阶段算法进行求解,分别得到了不同参数设置下的模型求解结果,并将所用算法与模糊规划和随机规划算法的求解结果进行了比较分析。实例分析结果表明所建立的模型和算法具有较强的实用性。     

作战实验组织实施框架设计

为了规范指导实验人员有效开展作战实验,对作战实验组织实施框架进行了设计。通过忽略不同实验的细微差别,抽取作战实验组织实施的公共模式,从实验团队角度明确规定了实验的关键步骤,规范了实验组织实施过程和里程碑工作。能有效指导将实验对象的概念理解映射到实验系统中进行具体实验,保证了实验的成功实施。     

武器装备体系演化研究

体系动态演化是武器装备体系建设发展、体系作战能力和体系对抗效能评估优化的基本认识前提。鉴于当前武器装备体系概念理论基于多问题思维视角现状,研究层次、问题形式和技术方法手段复杂多样,以体系演化为切入点,围绕装备体系动态演化的涵义,从体系结构优化设计、体系协同作战过程优化和体系作战效能评估优化3个层次综述了装备体系演化研究进展。在此基础上,讨论了基于大数据、超网络、认知粒计算的装备体系多学科研究需求,对可能性的技术思路给出可供借鉴建议。     

卫星导航抗干扰接收机AGC电路模型分析与优化设计方法

为适应"导航战"下的强干扰输入,导航接收机对模拟信道的动态范围提出了更高的要求。在给定的信噪比恶化容限约束下,原有的分析方法给出了二维曲线分析模型,得到了动态范围的优化设计及各级增益划分方法,但仅适用于输出功率基本不变的自动增益控制电路。基于增加的自动增益控制输出回退功率这一参数,提出了一种三维曲面求解模型,揭示了各电路参量与模拟信道动态范围的约束关系,可适用于输出功率变化的自动增益控制电路,以实现更高的动态范围。针对三维模型中参数求解复杂的问题,利用纯衰减网络的特性,将复杂的数值求解简化为直线求解,大幅降低了设计复杂度。在给出的设计实例中,动态范围测试结果与设计预期吻合较好,验证了方法的正确性。     

一般机构的解耦运动

运动解耦的机构容易控制 ,并且可以达到更高的运动精度。然而随着机构学不断发展 ,尤其是并联机构的出现 ,很多机构不具有运动解耦的性质。对于并联机构 ,可以得出结论 ,运动不解耦才是其本质特征。因此有必要研究一般机构实现的简单运动 ,并定义为解耦运动。解耦运动对机构的运动控制和轨迹规划都有一定意义。使用螺旋理论 ,给出了解耦运动的定义、分类 ,及机构存在解耦运动的必要条件和充分特例。最后通过一个二自由度转动机构的设计实例 ,综合了上述概念和方法。     

遗传算法在软硬件划分中的应用

软硬件划分是软硬协同设计中的一个关键问题。针对单处理器嵌入式系统 ,给出了基于遗传算法的解决方案 ,并引入了模拟退火和按概率选择两种技术。结果表明 ,算法有效地解决了软硬件划分问题 ,稳定性好、效率高 ,模拟退火和按概率选择的引入 ,进一步提高了算法效率 ,保证了算法的自适应性及结果的全局最优性。     

嵌入式微处理器的多层次可配置仿真工具

为了适应嵌入式定制微处理器的开发的需要 ,克服现有微处理器仿真工具的某些不足 ,文中介绍了微处理器的仿真验证工具———VCPU的设计和实现方法。同其它微处理器仿真工具相比 ,该工具具有多层次 ,可配置 ,功能全面的特点。利用该工具 ,设计者可在设计早期进行系统集成验证 ,缩短设计周期并减少设计错误。该工具已经在嵌入式微处理器开发过程中得到成功应用     

多目标的分布式协同进化MDO算法

通过引入非优超排序和排挤的多目标处理机制 ,将分布式协同进化MDO算法的能力扩展到多目标的多学科设计优化问题。多目标的分布式协同进化MDO算法在保持各学科充分自治和各学科并行设计优化协同的基础上 ,通过一次运行即可获得具有良好分布的多个Pareto最优解 ,逼近整个Pareto最优前沿。应用于导弹气动 /发动机 /控制三学科两目标设计优化问题 ,与约束法计算结果的对比表明算法能够有效逼近该问题的Pareto最优前沿 ,为设计决策提供了丰富的信息