网络化指挥控制系统同步特性分析

为解决指挥控制系统模型难以进行数值分析的问题,根据指挥控制过程OODA模型的周期循环特性定义了指挥节点动力学振子,应用捕捉复杂网络同步动力过程的Kuramoto模型描述了网络化指挥控制系统的同步行为特性,并分析了耦合强度与系统同步之间的关系.理论与数值分析表明:对于全连通的网络化指挥控制系统,当信息交互耦合强度超过阚值时系统能达到同步.     

基于星架系统结构参数的卫星载荷减振方法

卫星工程中广泛采用的有效载荷支架结构可能会与卫星主体结构发生动力耦合,进而造成有效载荷响应显著放大。进一步将有效载荷支架与卫星主体结构考虑为一个整体系统(称为星架系统)。采用有限元方法建立某型卫星系统级动力学分析模型,从中提取结构参数建立集中参数模型,并针对结构参数进行单变量影响分析。结果表明:所建集中参数模型能够反映支架结构与卫星主体结构之间动力耦合规律,载荷响应对两者频率参数的敏感程度远高于其阻尼和质量参数,卫星结构设计阶段应重点考量主体结构和支架结构频率关系以优化卫星载荷的动力学环境。     

威胁环境生存突防优化策略分析

讨论了影响飞机作战生存性的主要因素,建立了生存概率模型。根据生存概率模型确立了威胁环境生存突防优化策略。最后,为了简化计算推导了实用危险性模型     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

太阳电池阵组合基板模态参数分析的半解析模型

基于分布参数系统传递函数方法的基本理论,针对空间结构太阳电池阵的特殊结构形式,通过将太阳电池阵基板划分为条形单元,将基板间连接铰链副简化为均匀梁单元,并利用条形单元与梁单元公共结点间位移连续与力平衡条件,建立了空间结构太阳电池阵动力学特性分析的半解析计算模型。得到了太阳电池阵单块基板和多块组合基板的模态参数计算值,并将其计算结果与有限元结果进行了比较。     

基于邻域最优控制理论的中制导弹道簇生成

针对临近空间高超声速目标飞行速度快,跟踪预测难的特点,提出了在中制导阶段进行最优弹道设计与弹道簇生成用于对目标预测命中区域进行有效覆盖的方法。首先,通过分析临近空间高超声速目标对现有防空体系带来的挑战,阐明了在中制导段进行弹道簇设计与生成的必要性,其次,将中制导段的弹道规划问题视为求解满足多种约束条件下的最优控制问题,应用最优化理论方法得到了基准的最优弹道,再次,应用邻域最优控制理论,针对终端约束条件进行调整,设计了邻域最优弹道簇的生成算法。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

支板喷射超声速燃烧流场三维大涡模拟

利用火焰面模型和混合LES/RANS方法对某支板构型超燃冲压发动机进行模拟,讨论了化学反应对湍流流场的影响,并比较了3D和2D模拟的差别.结果表明,不考虑化学反应时剪切层中的大尺度结构控制着整个混合过程,且剪切层具有明显的三维特性;2D模拟能捕捉到涡的配对与合并现象,而3D模拟中涡的拉伸、扭曲及破碎特性更加显著;考虑化...     

降落伞主充气阶段数值模拟

建立了降落伞主充气模型。前体、伞绳及伞衣离散为一系列弹性连接的质量节点,伞衣内部流场为二维无粘、不可压流。利用模型计算了主充气阶段伞衣形状变化、伞衣投影面积变化及伞绳张力。计算结果与试验结果进行了比较,相当吻合。     

一种三自由度模型姿态调整机构的正反解分析

提出了一种三自由度模型姿态调整机构。采用回转矩阵方法分析了模型姿态与输入角度的关系,给出了机构的正解,结果表明模型姿态的三个自由度之间存在耦合关系,且表现出非线性。利用机构的运动特点,采用几何方法给出了反解,避免了数值解法的缺陷。     

Bivariate models from univariate life distributions: A characterization cum modeling approach

Bivariate life distribution models are of importance for studying interdependent components. We present a generic approach by introducing a new concept of characterized model in stead of a characterized distribution. It strikes a balance between characterization and modeling approaches to eliminate their individual limitations and incorporate their respective strengths. The proposed model, being a characterized one, admits many important properties irrespective of the choice of marginal distributions. The retention of univariate IFR, DFR, IFRA, DFRA, NBU, and NWU class properties in the bivariate setup has been ensured along with some results on series combinations and convolution. No other models, available in the literature, can ensure simultaneous retention of these fundamental and extremely important class properties. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004