基于神经网络的飞行器总体优化设计

针对经验公式存在的精度低、适用范围受限的缺点,采用广义回归网络代替经验公式计算气动特性,并将其嵌入到优化设计流程之中,提出了一种基于神经网络的飞行器总体优化设计方法。神经网络的训练样本输入、输出数据通过试验设计和涡格法计算得到。以高空长航时无人机为例,选取航时与机翼结构重量系数作为目标函数,应用所提出的方法进行总体优化设计。计算结果表明,提出的方法是可行的,能够满足设计要求,同时降低优化过程的复杂程度,减少迭代次数。     

广州中信广场台风特性与结构响应的相关性分析

基于台风“达维”登陆时广州中信广场风场及结构响应的现场实测数据,对于风场特性和结构加速度响应状况进行了计算分析,计算分析结果表明,城市上空强风“达维”的湍流度比较大,在台风“达维”作用下结构的横风向响应与顺风向响应接近;同时在不同的时距条件下对风场特性与结构加速度响应的相关性进行了分析,由分析可知取3min为基本时距时风速与结构响应的相关性系数值较高,说明在确定结构的风荷载和计算结构风致响应时取基本时距为3min更为合理。     

一种划定反舰导弹飞行航区的方法研究

考虑到反舰导弹试验与训练的安全性,引入反舰导弹飞行航区的定义.探讨了4个影响飞行航区划定因素:舰面干扰、风干扰、陀螺漂移干扰、导弹故障干扰,构建了反舰导弹干扰作用下的全弹道模型.进而以设定的导弹参数为例,划定飞行航区,通过与实际靶试对照,验证了该方案的合理性与优越性.     

针对变换域窄带干扰抑制的干扰研究

介绍了窄带干扰抑制的基本原理,研究了传统的对抗窄带干扰抑制的线性调频干扰(LFMJ)方式,分析了其局限性.在线性调频干扰的基础上,提出了时变调频干扰(TV-FMJ)技术,仿真证明,时变调频干扰(TV-FMJ)技术可以很好地对抗窄带干扰抑制.     

高精度中远程导航系统发展述评

介绍和分析了以多普勒速度传感器(DVS)加航姿基准系统(AHRS)为基准的高精度中远程导航系统(DNS)的基本工作原理、所具有的成本低、精度高等优点,及其在国外各种飞行器上的广泛应用。并展望了以多普勒导航传感器加AHRS和其他设备组合为基准构成的组合导航系统的发展前景。     

基于协调组的RTI时间管理方法

针对目前运行支撑环境(RTI,Run-Time Infrastructure)时间管理方法中存在的时间推进效率低及网络带宽占用量大的问题,提出基于协调组的RTI时间管理方法并将其应用于BH RTI 2.3时间管理服务.将仿真系统中节点划分为不同的协调组并设置协调者,通过分组局部协调逐步达到全局的时间同步.实验结果表明,该方法在仿真节点时间推进速度及网络带宽占用量方面优于同等条件下的其他RTI时间管理方法.      

激光制导炸弹模态综合控制系统效能评估研究

参考武器系统效能评估的一般规律,根据激光制导炸弹模态的综合飞行/火力/推进控制系统的具体特点,将其效能评价分为性能和作战效能评价两部分;按照大系统理论的多重递阶控制思想将综合控制系统分解为三重回路,分别进行性能评价;从作战任务和作战结果两个方面进行比较,对其作战效能进行了评价.      

陆基无线电授时系统信号分析与解算

时间应用的广泛性以及授时战的提出,使国家更加重视授时服务体系的完备性以及灵活性。为顺应授时战要求,从我国整体授时体系出发,简单介绍授时系统的工作原理,从多方面对比各类授时系统;主要分析了我国陆基无线电授时系统的发播程序以及信号格式等,对BPM短波呼号以及时码结构进行补充与修正,并讲解对陆基无线电授时信号的解算过程,利用实际试验验证解算方法的可行性;最后根据我国目前授时体系的现状以及授时战的要求,给出应对授时战的技术路线,对未来我国授时体系发展方向提出建议。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。