受平台资源(重量、体积、布阵空间等)限制,制导测向系统在小孔径布阵约束下测向性能受限,阵型优化成为提升系统性能的关键环节。本文推导了标量阵列和极化敏感阵列的宽带二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的克拉美罗界(Cramér-Rao Bound,CRB),提出了一种基于克拉美罗界的小孔径阵列性能评估和构型优化方法。首先,梳理了宽带信号波达方向估计的发展历程和典型的二维阵列结构,建立了基于频带分解的标量阵列及极化敏感阵列宽带信号模型;接着,针对标量阵列,给出了宽带二维波达方向估计克拉美罗界闭式表达式;随后,推导出极化敏感阵列宽带二维波达方向估计克拉美罗界的通用框架及闭式表达式,建立了极化敏感阵列二维测向性能评估准则;最后,结合制导系统平台对阵元数量和布阵孔径的限制,提出了基于所推导克拉美罗界的二维阵型优化方法,通过构建阵型优化集合和理论性能评估,实现阵列布局的定量优化。研究结果为小孔径制导测向系统的阵列构型设计与性能评估提供了理论支撑和技术指导。

针对三维空间导弹打击目标时存在的模型不确定性、目标未知机动及终端碰撞角约束等问题,本文提出一种基于非奇异固定时间滑模与模糊控制的角度约束制导律。首先,建立三维弹目相对运动模型,并将终端碰撞角约束控制转化为视线角跟踪问题。其次,为避免传统终端滑模存在的奇异性问题,设计一种非奇异固定时间滑模面,并引入辅助函数以避免出现奇异问题。进一步地,利用模糊逻辑系统对由目标机动和模型不确定性引起的集总扰动进行在线逼近。基于Lyapunov稳定性理论,严格证明了闭环系统所有信号的固定时间稳定性。对比仿真结果表明,所设计的制导律能在不同初始条件下实现对机动目标的精确拦截,且相比现有固定时间滑模制导策略,在抑制控制指令抖振和提升视线角跟踪精度方面具有显著优势。

针对惯性导航系统对石英挠性加速度计大量程、动态飞行精度要求高的应用需求,提出新的石英挠性加速度计摆组件结构,提高加速度计的量程与二次项系数。对设计的摆组件进行数学建模,得到设计加速度计的标度因数,根据伺服电路的负载能力,理论计算得到加速度计的设计量程。分析加速度计二次项系数的优化方法,给出二次项系数的优化方案。通过数值仿真,得到设计摆组件的挠度与满量程下的应力满足设计要求。试验结果表明研制的石英挠性加速度计量程达到110g,二次项系数优于5μg/g²,提高了石英挠性加速度计在惯导系统的动态应用能力。

高超声速导弹、无人战斗机等新质高机动目标机动能力与导弹基本均势,即导弹机动能力不超过目标机动能力的1.2倍,此时采用传统制导方法极易使导弹末端过载持续饱和导致拦截精度显著下降。针对上述问题,本文提出一种拦截均势机动目标的最优制导律。通过引入相对参考系的建模方法,提出考虑动力学延迟的目标机动的最优均势补偿策略,克服了增强型比例导引等传统制导律因预先假设目标机动形式易欠补偿或过补偿而导致需用过载高的缺陷。基于该策略构造均势拦截的末端约束条件,利用相对系下的运动学推导两阶段最优制导控制一体化方法。其中第一阶段制导律基于距离最短指标函数设计,可最速消除指向误差,收敛至均势拦截约束;第二阶段制导律采用过载二次型最优指标,以最低需用过载抵消目标机动和内回路延迟的影响,实现对高机动目标的末端均势拦截。对比仿真结果表明,所提出制导律相比现有最优制导方法可大幅降低拦截需用过载,提升末制导拦截精度。

在反无人飞行器集群作战中，攻击意图识别（Attack Intent Recognition，AIR）作为决策链核心前置环节，直接决定反无资源调配与反击策略制定有效性。针对现有意图识别方法存在建模难、噪声敏感和非攻击场景适配差等问题，提出一种融合长短期记忆神经网络（Long Short Term-Memory，LSTM）与交互式多模型（Interacting Multiple Model，IMM）的交互式长短期记忆神经网络（LSTM-IMM）攻击意图识别方法。通过场景解耦将多分类问题转化为二分类任务，利用LSTM提取时序运动特征，基于互斥事件概率可加性计算攻击意图似然值，结合IMM机制实现意图概率平滑更新与归一化。多场景仿真与蒙特卡洛实验表明，所提方法相较于传统UKF-IMM方法，在识别准确率、收敛速度上更具优势，准确率提升10%以上，收敛时间缩短2秒以上，且能有效适配意图切换、非攻击机动等复杂场景，具备更强噪声鲁棒性，为防空决策提供精准意图支撑。

针对受多源扰动影响的四旋翼无人机的飞行控制问题,提出一种基于多源扰动补偿和分层滑模控制的自调节滑模控制算法。将四旋翼无人机系统分成一个2自由度双输入全驱动子系统和一个4自由度双输入欠驱动子系统,并在此基础上定义全驱动子系统的滑动变量。提出一种新型的分层滑模控制器滑动变量构造方法,并采用该方法设计欠驱动子系统的滑动变量。采用广义Super-Twisting干扰逼近器观测系统中的多源扰动,并设计模糊补偿器对干扰逼近器的逼近误差进行补偿。利用组合幂次趋近律设计趋近增益自调节滑模控制器,并使用带模糊补偿器的干扰逼近器抑制多源扰动的影响。分析所提控制算法各核心模块的作用,并将该控制算法与现有控制算法进行对比。对比结果表明,所提控制算法具有良好的多源扰动抑制能力,并且能够提供更优异的动态控制性能。

地月空间任务正迈向长期驻留与资源开发阶段,对定位、导航与授时(Positioning,Navigation and Timing,PNT)技术的自主性、高精度与强韧性提出更高要求。针对现有技术碎片化、弹性设计不足等问题,研究结合国内外深空探测需求,梳理地月空间PNT挑战与人工智能(Artificial Intelligence,AI)赋能现状;从智能导航感知与多源数据融合、自适应智能决策与容错、天地月协同弹性架构三个维度构建智能PNT技术体系,明确核心路径与耦合机制;展望多模态大模型、边缘计算等发展趋势,提出相关发展建议。研究表明,智能技术的深度融合应用是地月空间弹性PNT体系发展的关键,所构建体系可为我国下一代综合PNT体系建设及月球科研站、载人登月等任务提供理论参考。

传统脊形乘波体设计中,设计型线参数调整复杂且设计直观性欠佳。为此,本文提出基于 B 样条曲线的脊形上表面设计方法,通过控制点直接调整设计型线,提升设计灵活性与便捷性。利用 Bezier 曲线构建底部型线,结合吻切锥理论确定前缘与下表面底部型线,采用三次和二次 B 样条曲线构建上表面型线。通过 CFD (Computational Fluid Dynamics)方法验证方法可靠性,分析脊形乘波体的气动性能。结果表明:随着攻角逐渐增大,脊形上表面对气动特性的影响逐渐减弱,最大升阻比出现在攻角4°至6°范围内。所提方法为乘波体设计提供了更直观的型线优化手段,对工程化设计具有参考价值。

破片作为杀爆战斗部的主要毁伤元,其毁伤威力的定量评价主要依赖于破片速度、空间分布及质量特性等参数的精确测试。本文系统综述了杀爆战斗部破片场参数测试技术的最新进展,重点围绕静爆与动爆两种典型条件展开了对比分析。在静爆测试方面,详细对比了网靶等接触式技术、光幕与雷达等截面式光电技术,以及高速立体视觉等三维重构技术的原理与特点,并阐述了其技术改进情况和发展脉络。在动爆测试方面,系统梳理了国内外在测试手段和仿真模拟的研究成果,深入分析了动爆条件下炸点控制、时空同步等特殊挑战及其应对策略。此外,本文还探讨了以机器学习(特别是深度学习)为代表的智能算法在破片目标识别、轨迹追踪、数据融合及动爆参数预测等方面的应用与赋能潜力。最后,对破片场参数测试技术的未来发展趋势进行了展望,提出了需重点发展高精度动爆破片参数测试技术、提升三维重构能力,并强化机器学习在测试技术中的应用,以支撑杀爆战斗部的优化设计和毁伤威力评估。

针对存在参数不确定与外部干扰的四旋翼无人机跟踪控制问题,提出了一种自适应抗饱和防奇异指定时间预定性能控制方法。首先,设计了自适应抗饱和防奇异指定时间预定性能函数,通过该函数设计参数的选择实现了系统暂稳态性能态要求,使跟踪误差在任意指定时间T_ρ内收敛,通过调节设计参数b,有效避免了执行器饱和,无需额外抗饱和补偿器;其次,设计了自适应调整项,确保跟踪误差始终约束在预设范围内,避免了系统因突变扰动引发奇异性问题,并且采用自适应方法巧妙地解决了系统参数不确定性与未知外部干扰的问题;接着,提出了事件触发控制机制,降低了通信和计算负担,减少了系统能耗。最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了所设计控制方法的有效性,并且通过仿真验证了所提控制算法的有效性和优越性。

为了提高B₄C/Al复合靶抗EFP侵彻的能力,改变陶瓷板迎弹面的表面形态,针对7种弹着面有不同阵列凸起结构的B₄C/Al复合靶,利用LS-DYNA软件对EFP模拟弹丸分别以1.5、1.7和1.9km/s的速度对复合靶的侵彻过程进行数值模拟,分析了EFP弹丸的质量、速度和动能的变化规律。计算结果表明:迎弹面有凸起结构的B₄C/Al复合靶比平端面B₄C/Al复合靶对EFP弹丸有更良好的抗侵彻性能和降速性能,其中以弹着面有金字塔阵列凸起的复合靶对EFP的降速性能最佳;正侵彻时R3半圆靶防护性能最佳;斜侵彻时对阵列异性靶,弹体的侵彻方向影响异形复合靶的抗侵彻能力,正弦波形靶防护性能最佳。

近年来巨型低轨星座项目迅猛发展,其在军事领域的应用潜力日益凸显,我国的相关项目也在稳步推进。文章介绍了巨型低轨星座的发展情况,分析了其在军事领域应用方向。文章以典型的作战场景为实例分析了巨型低轨星座如何影响精确打击领域杀伤网的构建和杀伤链的闭合,为基于巨型低轨星座的全域体系化杀伤网构建提供参考。本研究对我国反介入/区域拒止(A2/AD)战略体系建设具有重要参考意义。

为研究不同热环境下隔热涂层结构对引信热防护性能的影响,以JHX-1装药的典型中大口径榴弹引信为研究对象,对无隔热涂层、单隔热涂层和复合隔热涂层引信体进行慢速烤燃与快速烤燃仿真分析。结果表明:在快速烤燃与慢速烤燃条件下,隔热涂层的设计均能延长引信热响应时间,其中在快速烤燃环境下的延时效果最明显为69.1%;相同热环境且整体隔热涂层厚度不变的情况下,单涂层隔热防护结构对响应时间的延时效果优于复合涂层隔热结构,其中在外壳涂覆阻燃隔热材料的防护性能最佳,快烤下延时效果为51.6%;对于涂覆厚度受限的引信体,可以考虑内/外复合隔热涂层结构,并在满足功能要求的基础上,通过增加外层材料涂覆厚度来提高复合涂层结构的热防护效果。

针对传统聚能战斗部水下侵彻单层靶孔径小的问题,提出了一种基于内锥角α和外锥角β的W型聚能装药结构设计方法,研究了药型罩结构对射流成型以及毁伤效能的影响规律。定义药型罩内外侧边长度的比值μ作为影响W型药型罩水下成型及毁伤的表征参数。通过数值模拟,分析比值μ及起爆点对环形射流成型与侵彻的影响规律。结果表明:当μ为0.22时,环形射流向轴线过度汇聚,形成爆炸成型弹丸(EFP);当0<μ<1时,随着μ值的增大,环形射流外扩趋势逐渐增大,头尾速度差减小,射流稳定性增加;当μ>1时,随着μ值增大,射流尾部杵体减少,头部射流扩张,头尾速度差增大以及受到外部水域作用,射流稳定性显著下降;随着起爆点数量增加引起环形射流头部颈缩,在小炸高情况下对侵彻开孔影响较小。通过优化药型罩内外锥角组合调整μ值及起爆点数量,可以实现环形射流对靶板的大面积毁伤。

针对高熵合金力学性能的研究,建立一个简单精准的高熵合金状态方程参数测试系统。基于波阻抗匹配原理,利用压力对比法设计了测试实验装置,获得了高熵合金材料的冲击绝热线,并通过自适应聚类检测法对获得的实验数据进行优化检测。经过优化将实验获取的冲击绝热线斜率与截距的置信区间分别由[1.66293,2.03332]、[4.01158,4.38089]缩小到[1.6461,1.92734] 、[4.15248,4.27542],将决定系数R²由0.9687提升到0.9849,并获得了高熵合金的Hugoniot状态方程参数为C₂=4.214km/s,λ₂=1.787。本文建立的Hugoniot状态方程适用的压力区间约为5.86~32.77GPa,若外推至更高压力区间需进一步实验验证以确保可靠性。结果表明,本系统通过数据优化算法与实验设计的结合,实现了高熵合金状态方程参数的高精度测试,为该类材料在动态力学环境下的性能评估与应用提供了关键技术支撑。

为了研究旋转弹锥形运动的稳定性问题,给出了准弹体坐标系下的绕质心转动动力学方程并建立短周期动力学模型,推导了由欧拉角表示的锥形运动方程,通过引入复数攻角获得锥形运动方程的解析解。分别分析了存在初始扰动时两种状态下的锥形运动稳定性:一是不考虑马格努斯效应和阻尼效应,仅分析陀螺效应和气动静力矩作用下的锥形运动;二是考虑马格努斯效应和阻尼效应时的锥形运动并进行了稳定性分析,给出了锥形运动稳定的条件。最后结合理论分析和仿真结果,总结了自旋转速、静稳定性对锥形运动稳定性的影响:仅在陀螺效应和气动静力矩的作用下,低速旋转弹体需要通过静稳定的外形设计来实现锥形运动的稳定,对于静不稳定弹体只能通过大幅提高旋转速度来实现动稳定。考虑马格努斯和阻尼效应的影响后,低速旋转静稳定弹体的收敛锥形运动最容易实现,转速的提高将可能造成锥形运动的发散,而对于静不稳定的弹体需要合理匹配转动惯量同时提高转速来实现动稳定。

为探究弹体对混凝土介质侵彻深度的尺寸效应,通过开展三种几何相似弹体(缩尺比为1/1、1/2与1/3)的侵彻试验,提出以弹径系数为变量的侵彻深度计算方法,建立考虑缩尺比的侵彻深度换算系数模型,并通过数值模拟对侵彻过程中弹靶接触区材料的动态应变率进行了定量分析,最终确定不同缩尺比下侵彻深度换算系数取值。结果表明:原型弹与模型弹的无量纲侵彻深度存在尺寸效应,其源于不同缩比试验中靶体平均应变率的差异,该应变率随侵彻速度增大而增大,随弹体直径减小而增大,且不满足几何相似缩比关系。所建立的侵彻深度换算系数与靶体应变率及缩尺比相关,该系数不仅量化了材料应变率对尺寸效应的影响,也从机理上阐明了混凝土介质中侵彻深度尺寸效应的成因。

为研究铜-铝/聚四氟乙烯(Cu-Al/PTFE)含能复合药型罩的刻槽结构对其毁伤性能的影响。采用140°大锥角含能复合药型罩,通过数值模拟和实验相结合的方法,针对预制刻槽含能复合药型罩对混凝土靶毁伤效果进行研究。经对比,实验结果与模拟结果吻合良好;进一步分析刻槽宽度、深度和壁厚比等结构参数对射流毁伤效能的影响,结果表明:刻槽结构会影响射流能量在横向扩展与纵向侵彻之间的分配,较小宽度、浅深度及小间隔有利于射流横向扩孔,而较大宽度、深刻槽及大间隔则增强能量集中,提升穿深能力;同时刻槽份数与壁厚比对射流稳定性与活性材料随进能力影响显著,其中铜/活性材料药型罩壁厚比为1∶1时,射流成型与毁伤性能最较佳。

针对无人机在复杂场景下的路径规划问题,本文提出了一种利用改进A星算法融合改进动态窗口法进行路径规划的耦合算法,使无人机具备应对静态和动态障碍物的避障能力。在全局规划方面,通过改进A^*算法的评价函数,提出了一种不依赖障碍物膨胀地图的路径规划算法,使得无人机能够针对先验静态障碍物规划出安全路径。在局部规划方面,增加了处理动态障碍物的评价函数,使无人机在面对高速动态障碍物时具有良好的避障能力。针对改进全局规划算法后导致路径拐点过多引起加减速频繁的问题,提出了冗余拐点删除策略。仿真结果表明,与传统算法相比,改进算法拥有更好的避障能力和更短的行驶轨迹,验证了该算法的实用性。

针对传统无人机避障算法在未知复杂环境中效能低的问题,提出了一种改进DWA(Dynamic Window Approach,DWA)融合算法。针对DWA算法全局性视角缺失的问题,引入了双向搜索策略以提高规划轨迹的全局价值;针对DWA算法计算速度与精度难以平衡的问题,设计了随环境调整的动态时间步长以权衡计算效率;针对DWA算法环境适应性差的问题,提出了变权重的轨迹评价函数以提高环境适应度;为提高多机协同模式下机间避障的能力,将改进后的DWA算法与最优互惠碰撞避免法(Optimal Reciprocal Collision Avoidance,ORCA)进行了融合。对提出的改进融合算法进行了仿真实验验证,与传统的DWA算法相比,无人机飞行轨迹长度减少了24.62%,任务完成时间缩短了36.11%,迭代次数减少了40.43%,整体性能得到了显著提升,对多无人机自主避障技术的工程应用具有指导意义。

大型弹箭系统模态参数的获取手段一般为有限元分析与地面振动试验。由于无法模拟飞行状态下的系统时变特征,通常需要基于若干特征工况对系统进行有限元建模或地面振动试验,最终通过数值插值法得到系统飞行模态频率,反复的建模分析与地面试验过程费时费力,资源消耗较大。本文基于集中质量-梁模型,采用有限单元法建立了一种弹箭时变模态参数快速预示方法,该方法引入时变的质量矩阵、刚度矩阵、阻尼矩阵对系统时变动力学模型进行正向建模,进而快速给出系统的时变模态频率参数。该方法采用某远程制导火箭的地面振动试验数据以及飞行遥测数据进行了验证,结果表明该方法能够可靠地模拟系统时变模态参数,有效解决了时变系统仿真繁琐的痛点,基于该方法得到的时变动力学响应数据对天地模态一致性分析、载荷辨识等动力学反问题具有重要意义。

针对现代复杂电磁环境中,处于稳定跟踪阶段的捷变频雷达在压制干扰下难以兼顾相干积累增益与抗干扰能力的问题,提出一种基于近端策略优化的频率与驻留时间联合控制方法。首先,分析了雷达相干积累增益与被截获风险之间的制约关系,模拟了干扰机的动态组合压制行为,构建了包含信号级特征反馈的雷达抗干扰马尔可夫决策过程模型,其次,引入近端策略优化算法,设计了兼顾探测效能与生存能力的复合奖励函数,使雷达智能体能够在未知的动态博弈环境中自主学习最优策略。该策略能够根据环境反馈实时调整工作频率与驻留时长,从而最大化信干噪比。仿真结果表明,与传统策略相比,所提方法能有效规避组合压制干扰,在显著降低被干扰概率的同时大幅提升了输出信干噪比,具有较强的环境适应性与鲁棒性。

为解决现代防空作战中武器-目标分配(Weapon-Target Assignment,WTA)决策效率低与实用性不强的问题,首先构建了一个综合考虑弹药消耗、作战成本、总作战时间与拦截收益四类指标的多目标WTA模型,同时考虑武器-弹药兼容性、弹药库存与毁伤门限等实际约束,以增强模型的实战贴合性。其次,提出了一种混合启发式算法HCQPSO-VNS(Hybrid Chaotic Quantum Particle Swarm Optimization-Variable Neighborhood Search,HCQPSO-VNS)用于求解所提WTA模型。该算法采用Logistic混沌映射提高初始种群质量,利用量子粒子群优化(Quantum particle swarm optimization,QPSO)实现全局搜索,并引入具有多邻域结构的变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)进行局部优化,避免早熟收敛。最后,仿真结果表明,所提算法在较少迭代内即可收敛至高质量可行解,所得分配方案在满足期望毁伤下界与武器-弹药兼容性等约束的同时,可实现四类指标之间的有效均衡。对比仿真显示,该算法综合性能优于多种主流对比算法,可有效提高防空火力分配决策的效率与科学性。同时,随着问题复杂度增加,算法仍能保持较高的寻优效率与计算可接受性,展现出良好的可扩展性。

基于LS-DYNA平台开展了满装填固体火箭发动机起始工作段包覆套与推进剂界面损伤特性数值模拟研究。研究结果表明：不考虑流固耦合时，包覆套内外表面压差仅由包覆套与绝热层之间的最小流通截面积决定，这与实际物理过程不符。考虑流固耦合时，包覆套内外压差随发动机工作时间的持续增加先增大后减小，并在0.4s时刻压差达到最大值0.604MPa。压差作用下，包覆套和推进剂界面处可能存在额外应力并导致界面的损伤和扩展。发动机设计过程中，应综合评估包覆套与绝热层之间的缝隙大小以及包覆套弹性模量，以确保界面力学性能稳定，减缓损伤扩展，从而提高结构的稳定性和可靠性。

超口径鸭式布局炮弹,弹身前部直径较大,重心靠前,弹身中部存在变直径截面,表面气体流动更为复杂。为研究其气动特性,采用数值计算的方法,分析了其升阻力特性、俯仰力矩特性以及弹体表面流场分布。结果表明,其升阻比随攻角变大先增加后减小,8°攻角时升阻比最大;对弹体分区研究各部位提供的俯仰力矩发现,攻角α=0°,俯仰舵偏角δ_z=5°时,弹尾提供正向俯仰力矩,在总俯仰力矩中占比超过30%,δ_z=10°时的操稳比相比δ_z=5°时的下降了46.8%;弹体变直径处出现涡,与舵面涡及弹体表面绕流涡相互作用,使弹体后段表面气体流动较为复杂,增加了控制难度。

采用多无人机协同调度可以极大提高电力巡检的效率。但在实际复杂环境下,面向电力巡检任务的多无人机调度优化存在多种复杂约束,导致优化模型的求解效率低下、收敛速度缓慢。针对上述问题,本文提出一种基于精英策略的自适应蚁群算法(AACOES)。首先,综合考虑同构无人机的飞行特性、电池续航能力以及外界风场等多种实际复杂约束条件,构建一个接近实际无人机巡检调度的优化模型。其次,针对传统蚁群算法在收敛速度及全局寻优能力方面存在的不足,引入精英策略与自适应调整因子,对算法的信息素更新规则进行了优化改进,从而有效提升了蚂蚁种群的多样性以及算法的收敛速度。最后,通过与多种先进算法开展对比仿真实验,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,在多约束条件下,该方法能够显著提升多无人机协同巡检的效率与准确性,且在算法代价方面更具优势,稳定性较高,为电力巡检领域提供了一种新的技术手段。

利用MATLAB优化平台,提出了一种基于fmincon函数的低副瓣阵列方向图优化设计方法。该方法通过构建以目标区域副瓣电平为优化目标的混合惩罚代价函数,并辅以主瓣增益波动控制的非线性约束条件,将阵列波束优化问题转化为连续变量的非线性约束优化问题。计算结果表明:在保证主瓣增益波动<0.3dB的前提下,所设计阵列可在指定空域范围内实现15~20dB的副瓣电平压制,且优化过程具有快速收敛性和良好的稳定性,该方法能够兼顾优化精度与计算效率,为需要满足主瓣保形和特定区域副瓣抑制的天线阵列设计提供了一种高性能、高可靠性的解决方案,具有较好的工程实用价值。

为了解决飞机面临的空空导弹威胁问题,提出了一种利用诱饵弹配合进行规避的方案。首先,建立了飞机、诱饵弹和来袭导弹之间的相对运动模型,设置了可以调节飞机、诱饵运动的5个控制变量。根据协同规避导弹攻击原理,将诱饵弹的工作过程分为两个阶段并建立了相应的机动决策关键技术指标,进而建立了飞机与诱饵协同机动规避导弹的变权重最优控制计算模型。然后,在滚动时域理念下运用多岛遗传算法对优化模型进行了闭环求解,实现了实时为飞机提供可以量化的机动控制策略。最后,采用构建的协同规避效果评价函数从规避效率和安全距离方面对优化结果进行了定量评价。结果显示,在所选状态下飞机可以在5.4 s内脱离导弹的视场,并在导弹击中诱饵时距导弹有足够的安全距离。经过大量的蒙特卡罗计算后发现,该优化控制模型规避来袭导弹的成功率为98.1%,极大地改善了我方飞机在对抗环境下的生存能力。

针对无人机通信领域中文命名实体识别样本不足、语义易混淆和实体边界模糊等问题，提出了一种多特征融合的中文命名实体识别模型RCPAC（roberta-wwm-ext-large-CNN-PositionAwareAttention-BiLSTM-CRF）。首先，使用无人机通信领域词典动态融入到 roberta-wwm-ext-large模型获得融合无人机领域词信息的全局特征，并在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）层引入挤压激励网络（SENet，SqueezeandExcitation Networks）注意力机制，提取关键特征，在双向位置感知注意力机制中设计区域划分的前向、后向两个注意力模块，以捕捉实体边界特征；然后将融合词信息的全局特征、CNN层提取的多尺度局部特征和双向位置感知注意力机制获取的位置信息与实体特征进行动态权重融合；接着通过双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）层建立长序列依赖并过滤掉冗余特征；最后通过条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）解码层输出最佳标注序列。通过对比实验和消融实验证明了该模型的有效性和优越性。在自主构建的小规模无人机通信领域数据集上，与其他模型相比，RCPAC模型的F1值提升了1.01%~9.95%。此外，在CCKS2021中文地址要素解析和MSRA数据集上，模型的F1值分别达到92.15%和95.56%，证明了该模型的泛化性和有效性。

当前空战对抗条件下目标经常出现中大过载、强机动的现象,导致机动轨迹预测难度大。针对当前传统轨迹预测方法预测精度低、可预测时间短的问题,提出了一种基于贝叶斯优化的双向长短期记忆网络(BO-Bi-LSTM)多步轨迹预测方法。分析滑动预测方法,建立了在线滚动预测数学模型,解决了预测值的构造问题;利用贝叶斯优化方法自动对网络超参数进行寻优,迭代之后得到最优的超参数;对滚动优化滑动窗口长度进行分析,在经典滑动窗口长度中得出预测精度最高的滑动窗口长度;为检验该方法在机动轨迹上的预测性能,对一段经典机动飞行轨迹进行预测仿真,与其他3种神经网络预测模型进行对比,仿真结果证明贝基于叶斯优化的双向长短期记忆网络多步轨迹预测方法在预测精度上高于其他3种神经网络,在三维轨迹误差小于200m的精度能持续预测4.5s左右。

巡飞弹三轴导引头在跟踪目标时面临单一光轴指向映射多组框架角组合、且需快速实时解算最优指令的技术难题。在对三轴导引头运动学分析的基础上,提出一种三轴导引头自适应快速跟踪策略,分析了三轴带宽和三轴增量组合对导引头跟踪速度的影响,建立了具有框架自适应性的适应度函数评价标准。仿真实验表明:所提策略能够在框架约束下解算最优跟踪指令,解决了因跟踪指令超出机械限位而无法跟踪的问题,实现了控制光轴沿最优路径跟踪目标,平均迭代时间为3.54ms,跟踪速度提高了30.4%。

针对传统最近等值线迭代(ICCP)算法因惯导初始误差和重力测量误差导致的匹配精度不足甚至发散的问题,提出一种改进的ICCP算法以提高匹配精度和可靠性。首先,分析了影响传统ICCP算法匹配精度的两个假设条件,通过引入总约束误差来将估计路径限制在INS路径附近;在此基础上,利用MAD和MSD这两个匹配规则构建粗匹配,用得到的粗匹配路径替代后续精确匹配中的INS测量路径,再使用ICCP算法进行精匹配,以获得更高的定位精度;将惯导输出位置和ICCP算法匹配位置之差作为滤波器观测向量建立卡尔曼滤波器模型,对惯导系统误差进行校正。仿真和分析结果表明,在考虑惯导初始误差和重力测量误差的情况下,改进的ICCP算法的姿态误差最大值小于0.015°,航向误差小于0.4°,位置误差最大值小于30m,导航精度较传统ICCP算法提升了70%以上,有效地提高了惯性/重力梯度组合导航系统的定位精度。

为了对带壳装药在坑道内爆炸的冲击波超压峰值进行快速估算,基于能量守恒原理及Taylor断裂准则推导了与壳体强度、厚度及密度相关的带壳装药与裸装药的等效换算公式,建立了带壳装药坑道内爆炸冲击波超压计算模型,利用已有带壳装药坑道爆炸试验对模型及其参数进行了验证。形成了两种带壳装药爆炸冲击波超压峰值工程计算方法,方法I通过等效参数η₁、η₂实现带壳装药与等效TNT裸装药的等效换算,结合已有的TNT坑道爆炸超压峰值经验公式进行估算;方法II通过等效参数η₁、η₂及η₃实现带壳装药与自由场TNT装药的等效换算,结合自由场冲击波超压峰值经验公式进行估算;方法I只适用于两端开口的等截面长直形坑道,而方法II能够适用于多种复杂形状的坑道(如十字形坑道)。开展了带壳装药在两端开口的等截面长直形坑道静爆试验,结果表明:两种方法计算结果均与试验结果吻合得较好,方法I计算精度相对更高。

火箭作为深空探测的核心运载工具,在其上升过程中,发动机喷出的高温燃气与周围空气相互作用,在火箭底部形成高温燃气流场,这种极端的热环境会导致运载火箭底部电子设备失效,严重威胁火箭飞行安全。针对“8+1”构型多喷管运载火箭不同喷管布局底部热环境问题,采用计算流体力学数值模拟的方法,基于有限体积法,使用DO辐射模型考虑H₂O、CO₂、CO等强辐射气体的辐射作用,采用Realizable k-☐湍流模型、多组分模型研究不同飞行高度下“8+1”喷管布局相对位置对运载火箭底部热环境的影响。研究结果表明喷管布局对运载火箭底部热环境影响较大。中心喷管后移在低空环境能改善底部热环境,在高空时会恶化底部热环境;外围喷管向内移动、向外移动和向外偏转在不同高度下均能改善火箭底部热流环境至多改善69.3%。

为了提高基于深度强化学习的气动外形优化效率,提出基于代理模型的深度强化学习气动优化框架。深度强化学习存在样本利用率低的问题,在气动优化中需要大量使用流场数值模拟来获取样本数据,通过引入代理模型,能够快速生成样本数据,减小对流场数值模拟的依赖,提高气动优化效率。在跨声速翼型减阻优化设计中,仅使用深度强化学习和使用基于代理模型的深度强化学习优化方法都能获得最优解,但代理模型的使用能够使流场数值仿真次数减少67%,显著提升优化效率,在翼型反设计中,基于代理模型的深度强化学习优化方法得到的反设计翼型和目标翼型压力分布以及翼型形状均吻合较好,进一步验证了提出的基于代理模型的深度强化学习气动优化框架的有效性。

针对前向增强杀伤榴弹威力特性,提出了一种基于射击线法的打击轻型装甲车辆毁伤效能评估方法。划分了轻型装甲车辆毁伤等级,提出了破片对轻型装甲车辆毁伤判据;分析了前向增强杀伤榴弹威力特性,构建了基于弹药终点速度的威力场理论模型;研究了前向增强杀伤榴弹打击轻型装甲车辆弹目交会过程,提出了基于射击线法的毁伤效能评估方法。最后基于构建的理论方法和计算模型,对前向增强杀伤榴弹打击轻型装甲车辆毁伤效能进行了计算,为前向增强杀伤榴弹打击轻型装甲车辆提供技术支撑。

针对航空异构法兰在装配过程中存在的人工效率低、对接精度差、安全风险高等问题,提出一种基于强化学习的Stewart平台法兰试验件柔顺装配控制方法。首先,构建了六自由度Stewart平台的运动学与动力学模型,分析其在复杂约束下的调姿能力;其次,设计了一种数据驱动的柔顺控制策略,结合导纳控制与强化学习算法,实现试验件的高精度对接与柔顺装配;最后,搭建联合仿真平台,通过Webots与PyCharm协同仿真验证了所提方法在不同初始误差和扰动条件下的有效性与鲁棒性。仿真结果表明,与传统固定参数导纳控制相比,本文提出的方法在装配过程中平台最大接触力降低了30.4%,装配效率了提升了约90%,且位置稳态误差仅为7.5mm,说明该方法在保障装配安全性的同时显著提升了作业效率与精度,具备良好的工程推广价值。

在现代战争中,察打一体无人机(Reconnaissance and Strike Integrated Unmanned Aerial Vehicle,RSUAV)在执行侦察、监视、目标定位以及精确打击等任务时,面临着敌方导弹精确打击的巨大威胁。为了应对这一挑战,本文提出一种结合箔条弹和红外弹优势的混合投放策略以延长战场环境下RSUAV使用寿命。具体来说,我们首先构建了RSUAV、箔条弹和红外弹的运动模型,并首次将箔条云的动态雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)模型与红外诱饵的时变辐射模型集成至统一框架。随后,基于质心干扰原理,构建了混合投放决策的目标函数,结合红外与雷达敏感度权重动态调整干扰弹投放策略,以解决复合制导导弹难以被有效干扰的难题。最后,设计了一种自适应遗传算法,通过调整种群规模、适应度等参数,提高算法收敛效率,从而保证复杂多变战场的实时性要求。仿真实验表明,无论敌方导弹是红外、雷达还是复合制导,该方法均能对其进行有效干扰,从而显著提高RSUAV的生存能力。这种混合投放策略为现代战场提供了更为有效的电子战手段,具有重要的战略价值和应用前景。

聚能装药因其能量利用率高,在未爆弹药销毁领域应用广泛。为实现水下未爆弹药的安全高效销毁,对组合式Φ50mm聚能装药射流水中引爆厚壳装药能力的影响因素进行了研究。针对喇叭形药型罩,分析装药结构、头部组合式空腔结构长度、水深等因素的影响,采用数值模拟方法表征聚能射流水中成形特性,并评估其引爆能力。结果表明:药型罩高度、壁厚、曲率半径以及药柱高度等参数,对聚能射流引爆能力的影响程度存在强弱排序;对于水下聚能装药,组合式空腔结构射流的能量损耗降低了74.8%;随机森林模型可有效预测射流与带壳装药接触速度随水深增加的非线性变化规律。研究成果可为水下聚能装药结构优化与工程实践提供理论依据与技术支撑。

在卫星导航接收机中,信号捕获性能受检测门限设置影响显著。现有方法难以适应城市中日益复杂的电磁环境,在多干扰环境下,易出现虚警,严重影响接收机捕获可靠性。为此,在北斗B1C信号捕获环节加入恒虚警率(CFAR)检测,提出一种根据先验干扰数量动态调整判决门限的算法,该算法根据实时估计的环境内干扰目标的数量来自适应确定信号捕获的判决门限,提升接收机在多干扰环境下的性能。仿真结果表明,该算法能显著提升接收机在多干扰环境中的鲁棒性和捕获灵敏度,从而提高军事装备在城市作战中的可靠性。