动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

高超声速巡航飞行器中制导研究

通过分析目前应用较为普遍的几种组合导航方式,针对高超声速巡航飞行器,提出了采用捷联惯性导航系统(SINS)/GPS/天文导航系统(CNS)组合导航作为其中段制导方案,并利用四元数法进行捷联惯性导航计算,运用联邦滤波方法对组合导航进行了仿真,仿真结果表明该方案行之有效。     

方波电机驱动装甲车制动过程泵升电压研究

再生制动是电动车辆最常见的制动方式.然而,在没有大容量蓄电池吸收能量的情况下,再生制动将产生很高的泵升电压.通过分析再生制动过程,提出了用控制占空比的办法抑制泵升电压.该方法通过数字控制实现,无需改动硬件,控制简便.计算机仿真和样机实验结果表明,该方法可迅速抑制泵升电压,并具有很好的制动效果.     

外军两栖车辆水上推进装置的分类及评价

给出了当今外军典型两栖车辆的主要性能指标,对水上推进装置进行了分类,定性分析了各种水上推进装置的工作原理及主要影响因素,给出了FT-C牵引车模型的试验结果.通过对水上推进装置产生的推力和两栖车辆水上行驶的阻力分析,得出了有价值的结论.最后根据实际需求对履带划水式、喷水式、螺旋桨式3种水上推进装置进行了综合评估,其结论对新型两栖车辆的论证、研究具有借鉴作用.     

坦克抢救车辆的现状与发展

阐述了坦克抢救车辆的特点及其在现代战争中的地位和作用,介绍了外军坦克抢救车辆的现状与发展趋势,并提出了新型坦克抢救车辆的发展设想.     

航测平台监测系统的开发应用研究

航测平台监测系统是在航测平台系统的调试开发过程中,根据工程的实际需要开发完成的.系统具有硬件实现简单、软件灵活、独立性强、易于扩展等特点.对该系统的组成、设计实现方法做了详细的介绍,对系统进一步的研究进行了探讨,并对系统开发应用中的特点进行了分析.通过实际应用,证明该系统具有一定的工程应用和研究意义.     

The political economy of drones

This paper provides a political economy analysis of the evolution of unmanned aerial vehicles (UAV), or ‘drones’ in the USA. Focus is placed on the interplay between the polity and private economic influences, and their impact on the trajectory of political, economic, and military outcomes. We identify the initial formation of the drone industry, trace how the initial relationships between the military and the private sector expanded over time, and discuss present relationships. Understanding the historical evolution of UAV technology, as well as the major players in the industry today, is important for ongoing policy debates regarding the use of drones both domestically and internationally.     

车载火炮火力与底盘匹配性薄弱环节捕获方法

针对在车载火炮火力与底盘匹配性评估中只评估而未对薄弱环节进行捕获的现状,提出一种基于指标关联度的薄弱环节捕获方法,采用结构熵权法求得指标权重,利用模糊综合评判法对车载火炮进行定量化评估,应用指标关联度法对车载火炮的匹配薄弱环节进行捕获,最后根据薄弱环节捕获结果对车载火炮进行改进,改进后的再评估结果验证了新方法的可行性。     

基于态势预测的无人机防相撞控制方法

针对无人机自主飞行过程中,受空中非协作移动目标威胁较大,且空中移动威胁存在高机动性的特点,提出一种预测移动威胁情况下的无人机防撞控制方法,该方法采用交互多模(IMM)算法预测移动威胁的运动状态,同时利用滚动时域控制(RHC)思想建立无人机运动控制模型,构造有约束目标函数,运用微分进化算法(DE)求解目标函数,获取最优控制量,输入控制模型,完成防撞机动控制。仿真结果表明,该方法可以有效解决空中多架航空器同时入侵的防撞问题。     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。