引入UPF的交互式多模型的算法

融合交互式多模型和UPF（the unscented particle filter）,提出了一种新的多模型滤波算法。多模型结构能适应目标高度机动,粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而UKF（the unscented Kalman filte,）可以提高估计精度。与其它交互式多模型算法进行了比较,试验仿真结果证实了新滤波算法的有效性。     

面向未来飞机的机载网络存储系统研究

根据未来飞机航电系统的拓扑结构以及机载各类数据特征,提出了一种高性能、高吞吐量和高可靠性的机载网络存储系统设计方法,从而满足了未来飞机对高性能存储系统的需求,允许机载各个设备客户端对服务器进行透明的文件访问,实现了跨平台的数据共享,为网络存储系统关键技术在航空产品上的进一步应用提供了技术基础。     

平流层螺旋桨多工况等离子体增效控制方案研究

基于S1223翼型建立了平流层螺旋桨3维模型,在螺旋桨上下表面设置等离子体激励器,设计了5种螺旋桨工况下的等离子体控制方案,采用唯象学等离子体体积力模型进行数值仿真,研究了5种工况下不同等离子体控制方案对螺旋桨拉力和效率的影响。结果表明,设计工况下不宜开启等离子体激励器,采用交流激励时等离子体对高转速前进工况下的螺旋桨控制效果不明显,低速重载工况和滑翔工况下螺旋桨拉力和效率增加,低转速抗风工况下螺旋桨拉力大。采用等离子体流动控制技术提高平流层螺旋桨性能是可行的,需要进一步开展大量研究以优化等离子体激励器的布置方案和控制方案,提高等离子体控制效果,以满足低速临近空间飞行器对推进系统的需求。     

风洞非均匀流场中的一体化高超声速飞行器缩比模型气动性能研究

准确预测气动推进性能是吸气式高超声速飞行器研究的重要挑战之一.针对CARDC吸气式高超声速实验室(AHL)自主设计的一体化高超声速飞行器风洞试验模型,通过数值模拟计算,研究了CARDCφ600mm脉冲燃烧风洞的流场,并与试验结果做了对比,确定了试验模型在风洞中的合理安装位置,分析了带舵面飞行器在进气道打开、发动机不工作情况下的气动性能,对比研究了试验模型部分处于风洞流场非均匀区时,风洞结果对模型气动性能产生的影响,对比了数值计算结果和风洞试验结果.结果为利用风洞试验结果准确分析飞行器气动性能提供了重要依据.     

干扰因素对侵彻子弹散布特性影响研究

侵彻子母弹的子弹散布特性直接影响侵彻子弹对目标的毁伤效果,是侵彻子母弹研究的重要方面。针对弹道导弹侵彻子弹的散布规律特点,提出一系列子弹散布特性参数。在考虑干扰的情况下,通过弹道仿真计算,研究各干扰因素对子弹散布特性的影响。通过仿真结果分析,找出影响子弹各散布特性参数的主要干扰因素,为子母弹的使用和改进提供必要的参考依据。     

双卫星故障条件下的RAIM可用性研究

现有的关于接收机自主完好性监测（RAIM）算法大部分是基于单颗卫星故障的假设,但随着GPS技术的发展,多颗卫星发生故障的可能性已不能再被忽视,特别是两颗卫星同时发生故障的情况。本研究基于对水平定位误差保护级（HPL）的分析,从一颗卫星故障的可用性出发,推导出两颗卫星故障时的可用性。率先给出了在两颗卫星故障的情况下,天津区域内RAIM算法的可用性。仿真结果表明：两颗卫星故障的可用性低于单颗卫星故障的可用性。     

河北装备制造业的现状和发展思路

本文在介绍装备制造业重要性的基础上,分析了河北省装备制造业的发展现状,指出了其面临的形势和机遇,提出了河北装备制造业应对金融危机的发展思路.     

Direct X编程时3D模型的处理方法

介绍了通过loft建模方法创建飞机模型、如何由max文件转换成3ds文件、X文件以及X文件加载的全过程。着重介绍了在转换、加载过程中模型的屏幕坐标和物体坐标之间的关系,各种文件转换时的开关量的设置。论述了以四元数法调整模型的屏幕坐标和物体坐标的方法。针对加载过程中飞机各个活动部件与飞机机体出现夹角的问题设计了一种快速有效的解决算法。     

蜂群对抗决策故障下的容错博弈控制

针对大规模分簇蜂群无人机的任务分配问题,考虑对抗场景下某些无人机由于受到敌方攻击或操控,决策规则遭到篡改,进而导致群决策行为与期望的均衡点产生偏差的决策故障。在演化矩阵博弈的框架下,运用多群体复制子动态方程对蜂群无人机和故障建模,基于李雅普诺夫函数对故障发生前后均衡点的局部渐近稳定性及其吸引域进行了分析,从而建立了自容错条件,并设计了基于激励的簇间协同容错博弈控制方法,对群决策行为偏差进行补偿,使得蜂群任务分配状态在故障下仍能达到期望的均衡点,获得理想的分工收益。     

基于多机协作的认知无人机网络能效联合优化

针对无人机（UAV）通信网络中频谱资源紧缺的问题,构建基于认知无线电的多无人机通信网络,通过多机协作频谱感知有效探索授权频谱。提出一种基于Bisection算法的迭代算法,通过联合优化感知时间和判决门限对构建的复杂非凸问题求解,显著提高了无人机次级认知网络的能量效率（EE）。分析了无人机飞行过程中能效的变化情况,仿真结果表明,存在最优感知时间使能效获得最大值,且判决门限的选择会影响该能效最优值;提出的高能效迭代算法具有较好收敛性,有效提高了认知无人机网络的能量利用率。