雷诺应力模型的初步应用

针对SSG/LRR-ω雷诺应力模型,选取NASA湍流资源网站上的四个典型算例,即湍流平板边界层流动、带凸起管道流动、翼型尾迹区流动和NACA0012不同攻角绕流,开展初步的验证与确认工作,将部分结果和CFL3D进行对比。对于NACA0012翼型绕流,对比雷诺应力模型和SA模型的升力系数,结果表明:在失速攻角附近,雷诺应力模型明显优于SA模型。在此基础上,将该模型应用于DLR-F6翼身组合体的数值模拟,计算得到的机翼表面典型站位压力分布和实验值吻合良好,同时该模型捕捉到翼身交汇位置的小范围分离。     

潜艇攻击多目标条件下的占位机动研究

对潜艇攻击多个目标条件下射击阵位选择及占领射击阵位机动的有关问题进行了探讨。指出了多目标战场态势及攻击模式对占位机动的影响。将多目标战场态势分为编队多目标和一般多目标两种情况,将多目标攻击分为同时攻击和连续攻击两种模式,分别研究了射击阵位选择的基本原则以及潜艇占领射击阵位的机动策略。     

基于改进LQR的近地轨道编队卫星鲁棒控制*

为了解决编队卫星在近地空间复杂力学环境,特别是地球非球形摄动作用下构型易发散的问题,给出了一种基于改进线性二次型调节器(LQR)的鲁棒的编队卫星构型控制方法。该方法先估计近地空间编队卫星构型设计时由未建模摄动力引起的误差最大有界范围,再利用误差最大有界范围的二范数改进经典的LQR方法,提高经典LQR控制器在控制编队卫星构型时的鲁棒性。为了评价改进方法的有效性,还给出了一种鲁棒性强弱的量化评判标准。仿真结果表明,改进的方法可以大大提高经典LQR方法的鲁棒性,增强编队卫星控制方法对各种不确定项的抵御能力。     

实时仿真系统体系结构设计的一般方法

针对目前文献中关于实时仿真系统的设计方案大多是围绕某个具体的任务而展开,缺乏一般性指导意义的问题,文中从实用的角度,提出了两种流行的实时仿真系统——集中式实时仿真系统和分布式实时仿真系统的总体方案,对方案的硬件结构、软件组成、优缺点、应用范围等进行了详细分析,这两种方案涵盖了目前常用的实时仿真系统的基本体系结构,对实时仿真系统设计人员具有实际参考价值。     

模拟体系对抗价值链的网络同步模型

描述战斗毁伤"规模效应"的Lanchester模型默认作战体系内部是"完美的"。本文扬弃此假设,首次从作战体系内部"共识"涌现的视角提出了一个模拟体系对抗价值链的网络"同步效应"模型,研究了战场变化、个体/群体认知、自同步与对抗均衡等概念的网络拓扑和权值演化形式,并发现在对抗均衡条件下无标度网络具有"同步脆弱性"。     

模糊综合评判舰艇编队防空武器协同共用效能评估

为定量评估水面舰艇编队防空武器协同共用效能,依据舰艇编队对空防御的作战过程和信息流程,确立了防空武器协同共用效能评估指标体系,建立了基于模糊综合评判的防空武器协同共用效能评估模型。采用改进的层次分析法确定各因素的权重,运用模糊综合评判的方法,进行了综合的定量分析和应用计算,模型比较准确地反映了各种主要因素对防空武器协同共用效能的影响,为评价舰艇编队防空武器协同共用效能提供了分析依据。     

基于模糊多属性的机群空面多目标任务分配

飞机编队在执行空面作战任务时,在进行多目标任务分配之前必须对作战的目标进行有效评估。考虑目标的威胁、政治价值和经济价值等不同属性,建立了多目标分配综合价值评估指标;运用模糊多属性法和G.A.M iller九级量化理论对目标综合价值进行量化,并采用离差最大组合赋权法求出各属性权值,建立单机多目标分配模型。提出基于数据链通信的编队多目标最优分配算法,最后给出仿真实例,仿真结果表明此方法能合理有效地对多目标进行最优分配。     

高超声速流动计算中LU-SGS隐式算法的应用

在高超声速条件下,对原始LU-SGS格式及其改进方法的收敛速度做了深入的比较分析,目的是进一步更好地将LU-SGS算法用于工程上复杂外形的计算模拟中。二维圆柱,三维钝锥及空天飞机算例的结果表明:对于高超声速粘性流动的计算,粘性项应进行隐式处理;BLU-SGS方法给出的内迭代方式的收敛性优于DP-LUR方法所给出的内迭代方式;LU-SGS算法中雅克比系数矩阵的计算方式对计算量及收敛性影响较大,若采用精确的矩阵形式,则在流动无分离情况下能取得快速收敛的效果,而在含有流动分离的情况,因受稳定性的影响,精确的矩阵形式的收敛表现不及对角近似形式。     

爆轰波斜冲击作用下破片飞散特性研究

为研究非对称结构战斗部的破片飞散特性,利用斜激波理论对爆轰波作用于壳体表面的过程进行研究,并利用自由面速度倍增定律对波在自由面反射后质点速度的计算进行简化,得到了破片飞散角的计算模型。利用D型战斗部试验数据对计算模型进行验证,结果表明,斜激波理论计算得到的破片飞散与试验结果吻合很好;当入射角较小时,壳体飞散角与入射角成线性关系。     

改进ICP的编队预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.基于ICP(Iterated Closest Point)的预定目标选择方法利用了编队形状信息,获得了比传统方法更好的预定目标选择概率.但ICP算法易受干扰点的影响,且因受初始点选取的影响容易收敛到局部最优值.为了提高预定目标选择概率,提出了基于改进ICP算法的预定目标选择方法.改进ICP算法相对标准ICP算法增加了以下两点改进策略:利用加权距离函数削弱干扰点影响;利用随机扰动控制收敛过程跳出局部收敛域.仿真计算表明改进措施的有效性,特别是在干扰情况下预定目标选择概率显著提高.