运载火箭随机振动环境试验条件的变带宽设计方法

针对运载火箭随机振动环境试验条件提出了基于能量等效思想的变带宽设计方法,通过采用分数倍频程数据处理方法,并确保各个频带内的均方根值与原随机振动环境的均方根值相同,有效解决传统的等带宽随机振动环境试验条件总均方根过高的问题。为了验证所提方法的有效性,通过典型管路产品进行了随机振动响应计算。结果表明,该方法既能够有效地对产品进行考核,又不至于对产品造成过考核。所提变带宽设计方法可为运载火箭随机振动环境条件的合理设计与分析提供有效手段。     

强磁场环境模拟系统线圈支架设计及力学仿真

强电磁冲击环境的核心执行机构是线圈,除保障强磁环境发生线圈的电磁特性外,还须确保线圈支架具有充足的机械特性。在完成对线圈磁电设计的基础上,根据线圈的三维结构图、材料配置、质量分布、各零部件之间连接方式以及线圈固定方式等,建立线圈支架结构整体系统有限元计算模型,对线圈支架系统进行静力、稳定性数值计算分析,并校核联接件强度,为线圈支架结构提供参考依据。对实用大型强磁冲击系统所用线圈整体的力学结构进行设计分析,应用背景较新,且仿真计算过程严格按照实际搭建尺寸进行,具有高度的一致性,为后续搭建强磁环境发生装置提供坚实基础。     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

扭曲尾翼飞行器的气动特性

为研究扭曲尾翼对飞行器气动特性的影响,引入扭曲率与平均攻角来表示尾翼的几何特征,通过求解旋转坐标系下的定常状态N-S方程,对十字型布局扭曲尾翼飞行器气动特性进行了数值仿真。结果表明:扭曲尾翼可以增加飞行器的滚转力矩和平衡转速,其平衡转速与扭曲率呈正比关系;随着扭曲率的增大,扭曲尾翼飞行器未转动时的阻力系数增大、平衡转速时阻力系数减小;在临界扭曲率以内,随着扭曲率的增加,飞行器平衡转速时翼面压力分布得到了有效改善,研究结果对于飞行器的气动构型设计及其飞行稳定性分析具有参考价值。     

车辆运动数学模型辅助的动基座对准方法

针对车载捷联惯导(SINS)在外部传感器失效时无法实现动基座对准的问题,提出了基于车辆运动模型辅助的动基座对准方法。与传统方法不同的是,该方法利用车辆在路面上的运动特性,利用车辆运动模型测得的虚拟观测量来提供辅助信息,从而实现SINS的动基座对准,仿真结果表明:对于中等精度惯导,在外部传感器失效时,利用车辆运动模型提供的辅助信息,水平对准精度为0.37°,方位对准精度为5.86°,对准时间小于150 s,依然能够快速有效地实现动基座对准。     

两栖作战环境下装甲突击车战斗效能指数计算

分析了两栖装甲突击车战斗效能指标体系,战斗效能主要由攻击能力、机动能力、防护能力、指挥通信能力组成。根据海陆作战环境的特点,分别提出了陆上作战和海上作战的战斗效能指标体系。研究了海陆作战环境下的两栖装甲突击车战斗效能指数的计算方法,并分别计算攻击、机动、防护、指挥通信各能力的指数和系数。最后,通过实例计算分析,结果表明该方法计算各型两栖装备的效能指标基本符合实际情况,可用于装备作战使用研究和作战模拟系统。     

基于综合识别的高速飞行器自适应控制方法(英文)

针对高速飞行器的传统自适应控制方法中控制器参数获取时间长,辨识存在收敛性的问题,设计了一种基于综合识别方法的新型自校正控制方案。首先,由在线直接可测量构成特征模型的特征状态量,并以特征模型作为参考模型来设计控制器;其次,通过获得的特征状态量来在线调配对象系统的零极点,输出达到期望性能所需要的控制参数。仿真结果表明:该方法能较理想地实现在线自适应控制,保证系统良好的鲁棒性和快速性,同时在工程上易于实现。     

基于磁记忆的铁磁性构件定量无损检测研究

为提高磁记忆检测结果的稳定性,设计匀速采样系统,并且针对系统的实验结果进行分析。由实验结果得出提离值对系统稳定性的影响较小,扫描速度对检测结果稳定性的影响较大。     

基于类别可分性准则的金属磁记忆信号小波能量谱特征提取研究

为了解决金属磁记忆信号小波能量谱特征存在的相关性和冗余性问题,利用类别可分性准则,在提取金属磁记忆信号小波能量谱的基础上,将能量谱特征进行变换提取最优特征向量。将能量谱特征向量、最优特征向量和低频特征向量作为支持向量机的特征输入量分别对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别。实验结果表明：最优特征向量能够减小小波能量谱特征的相关性和冗余性,有效提高支持向量机识别的准确率。     

装甲车辆发动机智能化控制冷却系统发展

分析了国内外装甲车辆冷却系统的现状及智能化控制冷却系统的特点,介绍了国内装甲车辆智能化控制冷却系统的研制进展,对比国内外智能化控制冷却系统,提出了我国装甲车辆智能化控制冷却系统今后的发展方向。