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261.
结合现代化海战中反舰导弹与舰空导弹的对抗过程,以反舰导弹蛇行机动为例,分析了反舰导弹对舰空导弹的突防规避策略,建立反舰导弹"蛇行机动"的突防模型。通过仿真计算,对比分析了反舰导弹"蛇行机动"和传统导弹攻击的优劣,指出了"蛇行机动"对于提高反舰导弹突防概率的必要性。 相似文献
262.
263.
264.
为提高机场的整体运行效率和综合保障能力,提出了一种基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测方法。构建了航空器的滑行动态模型,进而引入标称速度剖面的概念。将DSW算法应用到速度剖面的拟合中,得出一种标称速度剖面的生成方法,并通过建立平均速度修正参数修正不同机型对滑行速度的影响,基于动力学平衡方程,构造了标称速度到瞬时速度的映射,结合BADA数据实现对瞬时速度的修正。在上述分析的基础上得到航空器场面滑行4D轨迹预测模型。案例表明,与基于动力学的方法相比计算结果更加准确,使平均误差降低47.3%,能够有效地预测航空器的4 D轨迹。 相似文献
265.
针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。 相似文献
266.
微下冲气流是最危险的低空风切变形式,为在起降阶段安全穿越该气流,飞翼布局的无人机控制律应具有快速响应能力和良好的鲁棒性。针对大展弦比飞翼布局无人机舵面附加升力大和低速状态俯仰操纵效能低的特点,提出了舵面附加升力和机体气动力相结合的复合控制方案,改进了以输出误差为参考量的非线性指令分配策略,设计了基于迎角保护的指令分配策略。将风干扰和模型的不确定性视为未知扰动,采用自抗扰控制(ADRC)理论设计飞翼布局无人机非线性控制律,使之对风干扰和模型的不确定性进行估计补偿。仿真结果表明,复合控制与ADRC相结合的方法加速了航迹倾角的单位阶跃响应速度,使上升时间缩短了64%,同时能够实现对风干扰的有效观测和补偿,使高度损失低于2m;能够在风切变中有效保护迎角,使其维持在5.5°以内。因此,该方法能够为飞翼布局无人机安全平稳地穿越微下冲气流提供一种参考方案。 相似文献
267.
为研究改性双基推进剂(CMDB)的动态断裂特性,利用霍普金森实验技术(SHPB)对CMDB推进剂进行了冲击实验,并对实验数据的可靠性进行了校验;通过数值仿真的方法进一步验证了实验数据的有效性,获得了CMDB推进剂的动态断裂韧性;利用电镜扫描技术对试件断面进行了微观表征和分析。结果表明:CMDB推进剂在加载率58906~100056MPa·m1/2·s-1范围内,表现出明显的加载率敏感性;加载率达到105000 MPa·m1/2·s-1左右时,断裂韧性不再继续增大,反而出现下降趋势;电镜分析结果表明,CMDB推进剂加载率敏感性与其内部高氯酸铵(AP)颗粒的微观破坏机理直接相关。 相似文献
268.
高频近似算法的误差比抛物方程(PE)大,叠加PE计算不能反映同频干扰,对流层电波传播计算域内存在不同的电波传播机制。文章提出了域分解双模式PE,将计算域分解为海洋或地形上的阻抗边界域和空间传播域,分别采用DMFT和SSFT求解。交叠区域实现了电波在两域间的互相传播,并避免了边界截断产生反射。与功率叠加PE相比,反映了多源电波间的矢量叠加,并降低了一半的计算量。在标准大气单源、蒸发波导双源条件下的数值试验验证了方法的正确性和有效性。 相似文献
269.
飞翼无人机3种保形进气口进气道气动与隐身综合特性对比 总被引:3,自引:1,他引:3
基于飞翼布局无人机隐身与结构装载布置要求,保形设计了3种进气口形状的背负式S弯进气道,按照进口投影截面形状上、下底之比顺序排列,分别为三角形、梯形和矩形.利用数值模拟方法对无人机内外流场耦合流动进行计算分析,且基于射线弹跳(SBR)法对进气道电磁散射特性进行仿真研究,获得了飞翼无人机3种进气道的气动与隐身综合特性.研究结果表明:①矩形进气道模型升阻和纵向力矩特性表现均最好;②3种 进气道模型按顺序排列总压恢复系数逐渐增大,畸变指数逐渐减小,进气道沿程气流也逐渐顺畅,矩形进气道模型进气道内流特性最优;③0°迎角下3种进气道模型雷达散射截面(RCS)均值基本呈现先增大后减小的特征,进气道终端开放时矩形进气道模型隐身性能最好,而终端短路时三角形进气道模型隐身效果更优异. 相似文献
270.
提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值. 相似文献