高超声速进气道曲面压缩技术综述

高超声速曲面压缩系统能够同时利用弯曲激波和等熵波压缩来流,具有良好的综合性能,本文简要回顾了相关研究取得的成果,分析了这种新型压缩方式的流动特征,总结了基于曲面压缩概念提出的多种流场设计方法,重点介绍了其中根据出口截面或壁面上气动参数实现的流场反设计以及在高超声速进气道设计中的应用研究,同时指出了三维流场的反设计、粘性条件下的反设计等有待深入研究的问题。     

深空探测聚变推进装置技术路线与研究现状综述

聚变推进技术凭借其能量密度大和高比冲等显著优势,在深空探测研究中受到广泛关注。本文介绍了三种前沿聚变推进装置（反场构型感应驱动金属衬层压缩聚变推进探测器、梯度场内爆衬层聚变推进探测器和普林斯顿反场构型直接聚变驱动探测器）的研究进展,从聚变堆设计原理、深空探测任务参数与实验进展等角度,对三种技术路线进行了分析和总结。     

舵机反操纵负载台设计

反操纵气动力加载设备,技术关键在于加载强度大,对称性与线性度要求高,加载元件小巧.通过引用机器人的平衡技术,解决了上述技术关键.设计出了我国第一台模拟舵机反操纵加载的试验台.      

假目标诱骗对抗反辐射导弹作战效能分析

研究多个假目标保护一个真目标(雷达)对抗反辐射导弹(ARM)的作战效能.在确定ARM瞄准方向的基础上,给出导引头在分辨目标时刻对真假目标截获概率的计算方法;推导出计算真目标受到ARM多次攻击时被杀伤概率的通用公式.研究结果表明:在评估假目标诱骗对抗ARM的效能时,必须考虑目标损失积累的影响;为提高诱骗效能,在增加假目标数量的同时,应降低其易损性,提高发射功率,并采用合理的布局方案.     

资源约束条件下舰艇编队多智能体协作规划

从分析舰艇编队对海作战的流程出发,在决策过程中引入多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论,建立了编队协同反舰作战Agent模型.针对舰艇编队Agent协作规划过程中受资源约束产生资源占用冲突的问题,建立一种主从式结构多Agent协作规划模型,并提出一种集中与分布规划相结合的MAS协作规划方法.仿真实例表明:该方法可有效实现作战编队各Agent之间的协作与协调,保证舰艇编队在满足资源约束条件下实现预期战术目标.      

航天应用FPGA配置可靠性研究

航天应用系统必须保证每一单元的安全性及可靠性. 现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA), 以其I/O管脚丰富、设计灵活等优势, 逐渐被广泛应用于航天领域. 其设计与工艺不断完善, 以适应太空中电子辐射等复杂的工作环境. 由于基于SRAM的FPGA芯片断电后程序丢失, 因此每次上电后都需要先从PROM等外部存储器中加载程序才能正常工作. 然而, 并不是每一个芯片的每一次加载配置都能成功完成, FPGA的上电配置结果将直接关系到卫星任务的成败. 研究发现, 诸如环境温度、信号完整性、供电电压、配置时钟速率等因素会影响FPGA的配置过程, 致使出现偶尔的配置失败, 这在航天应用中是绝对不允许的. 针对实际应用的Xilinx公司FPGA芯片, 为提高上电配置可靠性, 提出了一系列设计保障措施, 在FPGA航天应用领域具有一定的参考价值.      

要闻

美国成功进行拦截反舰巡航导弹的联合试验美国陆军和海军最近进行了一次拦截反舰巡航导弹的联合试验,雷锡恩公司的联合对陆攻击巡航导弹防御高架联网传感器系统(JLENS)参加了这次试验。该试验证实了JLENS能够被集成到美国海军现有的防空系统中,为后者提供从海上拦截尚在陆地上空飞行的巡航导弹的能力——这在美国海军的历史上是第一次。在这次试验中,1艘JLENS浮空飞艇上的火控雷达截获并跟踪了1枚模拟的反舰巡航导弹。该艇通过雷锡恩公司的协同交战能力系统,将目标信息传递给了美国海军的战舰。     

基于未加权区域采样的直线反走样算法

直线作为组成图形的基本元素,其生成方法一直是计算机图形学研究的基础内容之一.针对非垂直且非水平直线在光栅图形显示器存在的走样现象,结合经典的Bresenham算法和未加权区域采样思想,提出一种新的反走样直线生成算法.相比于传统的未加权区域采样以及Wu算法,该算法主要利用整数加减运算完成直线的反走样,计算简单,利于FPGA(Field Programmable Gate Array)硬件实现.仿真结果表明:新算法的仿真速度约为传统未加权区域采样的3倍,与Wu算法仿真速度相当;利用Wu算法生成的直线平滑性较好,但是沿着直线方向的某些相邻像素灰度值相差较大,而新算法生成的直线不但平滑效果好,而且沿直线方向相邻像素灰度值相差不大,因此,相比于Wu算法,新算法反走样效果更佳.     

基于高增益观测器的航迹角自适应反步控制

针对飞行控制系统中状态向量不完全可测量的问题,设计了一种高增益神经网络自适应观测器.在常规高增益观测器的基础上引入径向基(RBF, Radial Basis Function)网络自适应项,对建模误差和外界干扰进行在线估计.将高增益观测器与基于动态面的反步控制相结合,提出了一种神经网络自适应反步控制方法.引入一阶滤波器,避免了传统反步控制中的"计算膨胀"问题.基于Lyapunov稳定性理论,给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权值向量的自适应律,并证明了闭环系统是半全局一致有界.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,不受建模误差和外界干扰的影响,所设计的观测器具有良好的收敛性,控制系统具有较高的鲁棒性.     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。