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241.
增量比例导引弹道仿真研究   总被引:3,自引:2,他引:1  
通过引入附加增量,对传统的比例导引方法进行改进。建立了增量比例导引方法的数学模型,运用Matlab语言进行仿真计算,分析了不同的比例导引系数、附加增量对导引弹道及导弹与目标相遇时间的影响,得到不同导引系数及附加增量下的弹道曲线和弹目相遇时间,仿真结果表明与传统的比例导引方法相比,在比例导引系数不变的情况下,选择合适的附加增量可以减少导弹与目标的相遇时间。  相似文献   
242.
武器系统仿真试验中的时空一致性处理方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
随着仿真技术在军事领域中应用的不断深入,武器仿真试验中的时空一致性处理问题尤为重要。阐述了由于时钟不同步导致对时间和空间理解的不一致及对仿真精度的影响;详细分析了时空不一致产生的因素;并以某型武器模拟试验系统为例,提出了武器系统半实物仿真试验中处理时空一致性几种实用且可行的方法。  相似文献   
243.
在具有不确定样本下平均故障间隔时间的估计方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对武器系统和产品的可靠性试验中的不确定因素,对试验没有完成的情况,研究利用非传统的统计分析法估计武器装备平均故障间隔时间.  相似文献   
244.
对多输入离散变结构控制进行了研究 ,提出了等式到达条件下的多输入组合控制策略 ,这种控制策略的数学形式简单 ,易于实现 .仿真结果显示 ,该控制策略使系统具有较好的动态性能 ,优越于不等式到达条件下的控制律  相似文献   
245.
弹道导弹落点预报的雷达系统仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据弹道理论建立了雷达探测弹道导弹的仿真模型 ,并对仿真的雷达探测跟踪弹道数据给出了处理方法 ,预报了导弹落点范围 ,并与理论落点进行了比较 ,给出落点精度。仿真结果表明 :雷达对导弹的探测数据经过一定数据处理 ,可得到预定的落点精度 ,说明该种仿真方法是可行的  相似文献   
246.
由于制导炮弹由身管武器发射,其飞行控制能力和导引信息量有限,故基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想提出一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置,得到落点与目标的偏差,并提出两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间,通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立加速度修正公式,从而减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明:该导引方法简单可行,精度高,对控制能力要求较低,且具备较好的制导效果和毁伤效果,可为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。  相似文献   
247.
神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。  相似文献   
248.
针对航空发动机分布式控制系统的时延问题,应用Matlab的Truetime工具箱,设计了控制系统仿真分析平台,分析了时延对系统稳定性的影响。首先针对一类应用状态反馈的控制系统,分析了存在传感器到控制器单侧时延的情况下,系统保持稳定的充分条件。在此基础上,以某型航空发动机为例,基于Truetime工具箱设计了分布式控制仿真系统,分析了不同的时延条件对系统稳定性的影响。仿真结果与理论分析结果一致,证明了系统的有效性。  相似文献   
249.
对软件质量进行定量化管理是软件工程领域的趋势,也是软件质量保证的重要手段。针对软件维护性定量评估难、数据获取难的问题,分析了软件维护性受配置管理关键要素的影响,提出利用配置管理数据对软件维护性间接评估的方法。结合软件工程开发实际,建立了配置管理数据收集过程,利用维护时间作为参数,统计5类功能点维护时间对软件维护性进行度量,实现了软件维护性的定量评估,并利用实际项目对方法的可行性和有效性进行了验证。  相似文献   
250.
考虑到复合控制系统中,直接力的离散特性会使系统的设计复杂化。针对采用姿控式直/气复合控制的导弹,基于有限时间稳定理论,引入辅助滑模面,研究其控制系统的有限时间镇定,得到一个受控良好的复合控制系统。在此基础上,利用辅助模糊控制,对系统不确定性进行估计,进一步改善了复合系统的控制品质。最后以俯仰通道为例,对所提出的方法进行仿真,结果验证了该方法的有效性。  相似文献   
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