红外测温仪示值的影响因素

根据红外测温仪的原理,结合红外测温仪的应用实例,分析了影响红外测温仪示值的主要因素,对如何正确使用和校准红外测温仪给出了建议。     

二元矢量喷管内外流场数值计算与隐身性分析

针对二元矢量喷管进行了相似性的全三维建模,对二元矢量喷管的流场和温度场进行了数值模拟,并对二元喷管隐身技术进行了分析。     

基于直觉模糊优选动态规划的武器协同运用

将武器运用问题看作一个多阶段多指标的系统,对空战协同武器运用问题进行了分析研究.当作战指标值不能精确给出时,将直觉模糊优选理论与动态规划技术相结合,提出了一种基于直觉模糊优选动态规划.将各作战方案的指标值转化为一个模糊决策矩阵,得出各个作战方案的直觉模糊评价值.通过实例进行了仿真分析,结果表明,所提出的方法可以得到各个阶段的最优决策     

增程制导航弹绕流场数值模拟

研究某增程制导航弹绕流场的结构,为气动特性分析和外形改进提供依据。以三维N-S方程为主控方程,引入S-A一方程湍流模型,对某增程制导航弹的绕流场进行了数值模拟,给出了流场图像和气动特性计算结果,并将CFD计算结果与试验结果进行了比较分析。CFD计算结果与试验结果吻合良好,验证了所采用CFD方法的准确性和有效性,数值模拟结果已得到应用。     

用温度修正的k-ε模型研究排气系统红外辐射特性

为研究温度修正的k-ε湍流模型对排气系统红外辐射特性计算精度的改善程度,计算了某轴对称收敛喷管在3~5μm波段的空腔-喷流组合红外辐射特性,并与试验结果对比.喷管流场及温度场采用有限体积法(FVM)求解Navier-Stokes(N-S)方程得到,湍流模型分别采用标准k-ε模型和温度修正的k-ε模型.红外辐射特性的计算采用有限体积法求解吸收-发射性介质条件下的三维辐射传输方程,并考虑大气衰减作用.计算结果表明:温度修正的k-ε模型可有效预测排气系统热喷流的核心区长度,从而获得与试验结果一致的红外辐射强度.与标准k-ε模型相比,采用温度修正的k-ε模型计算得到的红外辐射强度的最大相对误差由64%降至了4.3%,说明温度修正的k-ε模型适用于精确模拟排气系统的红外辐射特性.      

GEO卫星红外地球敏感器热设计敏感性分析

文章提出了一种GEO卫星红外地球敏感器的热设计方法,建立了红外地球敏感器热数学模型,对影响红外地球敏感器散热的热设计要素进行敏感性定量分析,以指导优化热设计。分析验证表明:经过优化的红外地球敏感器热控方案,能很好地满足卫星15 a寿命期红外地球敏感器工作温度要求。该设计方法已在“东方红四号”平台系列卫星上成功应用,并得到在轨验证。     

利用HJ-1B星热红外遥感图像研究城市热岛效应

文章针对中国HJ-1B("环境一号"B)星热红外数据特点,以现有单通道地表温度反演算法为基础,开展HJ-1B星热红外数据的地表温度反演算法研究,并利用HJ-1B星热红外遥感温度图像研究北京热岛效应,对北京城区热岛在空间上的分布及其可能的成因作了相应分析。结果表明:随着城市化的发展,北京市热岛效应日益严重,地表温度分布与归一化植被指数(NDVI)相关性明显,文章得到的HJ-1B星热红外地表温度反演方法可以很好的用于城市热岛效应的监测分析。     

泡沫对红外点源导引头干扰效能分析

泡沫作为一种新的无源干扰手段,对红外点源导引头干扰作用明显。在对影响泡沫干扰效能的因素进行分析的基础上,建立了红外点源导引头遮蔽面密度和泡沫两点间面密度计算模型,通过两种面密度的比较,对泡沫的干扰效能进行分析。并利用Matlab仿真工具进行了数值仿真,结果表明：随着泡沫厚度、源强的增大,两点间面密度逐渐增大,与实验测得的值基本吻合。研究结论对泡沫干扰效能评估及泡沫干扰战术的运用具有一定的参考意义。     

基于导波传播模型的MUSIC损伤识别算法

针对结构健康监测领域的损伤近场定位问题,提出了适用于复合材料结构损伤识别的近场二维多重信号分类（MUSIC）损伤识别算法。该损伤识别算法将导波传播模型引入近场二维MUSIC损伤识别模型,构造损伤散射信号与实验差信号的互相关矩阵,通过信号子空间与噪声子空间正交特性构造近场二维MUSIC空间谱。通过数值仿真和实验验证了所提出的损伤识别算法能够有效地识别复合材料结构损伤位置信息,具有很高的定位精度和分辨率。针对飞机垂直尾翼的加强筋结构对导波传播特性影响较大的问题,提出了分区域监测的损伤检测策略,并利用基于导波传播模型的二维MUSIC空间谱损伤识别算法成功地识别飞机垂直尾翼结构损伤,实现了复杂复合材料结构损伤识别的工程验证。     

基于导向强化Q学习的无人机路径规划

随着无人机的广泛应用,其飞行能耗和计算能力面临着瓶颈问题,因此无人机路径规划研究越来越重要。很多情况下,无人机并不能提前获得目标点的确切位置和环境信息,往往无法规划出一条有效的飞行路径。针对这一问题,提出了基于导向强化Q学习的无人机路径规划方法,该方法利用接收信号强度定义回报值,并通过Q学习算法不断优化路径;提出"导向强化"的原则,加快了学习算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法能够实现无人机的自主导航和快速路径规划,与传统算法相比,大大减少了迭代次数,能够获得更短的规划路径。