国外坦克装甲车辆主动防护系统

从陆军装甲主动防护系统的产生、发展和应用进行了阐述;对陆军装甲主动防护系统的国际通用分类、应用现状及发展现状进行了分类介绍;就国际几种典型的陆军装甲主动防护系统进行了详细介绍;最后就陆军装甲主动防护系统进行了发展和应用前景的分析。     

激波/湍流边界层干扰中的自适应控制技术

从激波/湍流边界层干扰机理以及流动控制的迫切需求入手,从自适应涡流发生器、自适应鼓包、自适应微射流以及自适应次流循环四个方面对激波/湍流边界层干扰中的自适应控制技术研究进展进行了总结。分析认为,结合AI技术发展自适应流动控制技术,加速控制方式智能化,可作为新一代高超声速飞行器宽速域飞行的重要技术手段。具体来说,就是通过调节外加激励对高超声速飞行器不同区域实现局部流动加/减速、气动热防护、气动控制等功能,根据流场参数建立控制反馈回路,自适应调整局部流场结构,以满足工程实际需求。     

基于自由空间光的无人机集群通信载荷技术发展现状与趋势

对基于自由空间光(Free Space Optical,FSO)的无人机集群通信载荷技术应用需求进行了归纳总结,论述了 FSO通信技术及应用在无人机载荷的国内外发展现状,展望了高速移动通信环境下无人机集群FSO通信载荷技术的未来发展趋势,进一步深入分析了应用于无人机集群的FSO通信链路的关键技术.可以预见,基于FSO的...     

高超声速飞行器俯冲机动最优制导方法

为解决高超声速飞行器俯冲段精确制导与机动突防问题,研究了机动突防最优制导方法。针对零化视线角速率降低突防性能的问题,在俯冲平面及转弯平面内分别设计了正弦形式的视线角参考运动,同时为进一步实现俯冲精确制导,以落速最大为性能指标利用最优控制对其进行跟踪,引入了伪控制量以简化最优制导问题的求解,最后分析了该方法的稳定性及制导性能。以CAV-H为例进行仿真分析,仿真结果表明该方法能够实现机动飞行,且能够高精度地满足终端落角及落点约束,可为高超声速飞行器俯冲段精确制导及机动突防提供参考。     

载体干扰磁场补偿方法

获得载体航行路径上各点地磁场的精确测量值是地磁匹配导航的前提,而载体上各种干扰磁场的存在会引起磁力仪输出的偏差,影响匹配的精度,因此必须对载体干扰磁场进行补偿。在分析载体干扰磁场特性的基础上,提出利用矢量测量值对地磁场总场值进行补偿的方法。该方法首先根据矢量磁力仪的测量模型得到关于载体磁场参数的非线性方程,然后采用非线性参数估计方法估计出精确的载体干扰磁场系数,最后再利用估计结果对测量值进行补偿。通过仿真对该方法的有效性进行研究,并设计了半实物实验对其实用性进行验证。结果表明采用本文提出的方法补偿后地磁场总场值的测量误差在20nT以内,而且该方法参数估计精度高,应用方便,可以有效地对导航载体干扰磁场进行补偿。     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.     

飞行操作任务的无人机模拟训练及系统设计

为了提高无人机模拟训练的逼真度和沉浸感.研究了无人机飞行操作训练的关键技术,以半实装的形式构建了模拟飞行训练系统的体系结构.通过对飞行操作训练关键技术的研究和飞行操作模拟训练系统的设计,可以对基层部队的无人机地面操控手高逼真模拟训练提供理论基础和系统支持.     

水下航行器燃烧室两相流燃烧数值模拟

提出水下航行器燃烧室中两相流燃烧数值模拟方法.采用k-ε双方程湍流模型、涡耗散燃烧模型、离散相液滴模型进行数值模拟,得到单组元推进剂燃烧的速度场、温度场、浓度场的分布.研究了喷嘴压差、环境背压对燃烧的影响,得出了一定范围内,增大喷嘴压差、增大环境背压可以增强燃烧效果的结论.     

基于电动增压器的大功率柴油机高原功率恢复研究

高原环境对柴油机的工作性能影响较大,探索在高原环境下柴油机功率的恢复,对车辆在高原地区正常运行具有重要的意义．基于GT-POWER建立某型大功率柴油机整机数值仿真模型,并验证该模型的准确性;确定二级顺序增压系统方案,建立二级顺序增压系统数值仿真模型,通过增加电动增压器实现二级顺序增压的方法恢复柴油机高原使用功率．     

需求可拆分的应急物资调度问题的蚁群算法

应急物资调度问题是个典型的需求可拆分的车辆路径问题,区别于传统的车辆路径问题,将每个需求节点只能由一辆车访问的约束去除,允许需求节点由多辆车进行访问。针对应急物资调度问题的特点,建立相应的多目标车辆路径数学规划模型(SDVRP),并根据模型特点设计改进蚁群优化算法。最后,进行相应的算例分析,验证了该模型和算法的有效性。