高空台特种调节阀建模方法对比研究

为了获得准确的轮盘式特种调节阀流量特性模型,提高高空舱进口流量预测精度,提出了基于BP神经网络和NARX网络的建模方法。在对调节阀与传感器测点位置分析的基础上,将调节阀和阀后容腔作为整体进行建模。对比研究了流量系数、静态BP神经网络以及基于Gamma Test的动态NARX网络建模方法,并给出了工程中选取建模方法的建议。以试验流量数据为基准,仿真对比了不同阀门开度变化时,各模型输出流量的稳态误差和动态误差。结果表明,BP神经网络方法和NARX网络方法建模精度要优于流量系数法。同时,BP神经网络模型最大稳态误差为0.52kg/s,优于NARX网络模型和流量系数模型。NARX网络模型的最大动态误差为2.04kg/s,相比于BP神经网络模型和流量系数模型,能够更准确地反映流量的动态特性。     

作战效能评估研究的可视化分析

以CNKI数据库为数据源,选取1 200余篇作战效能评估研究领域的文献为对象,采用文献计量与科学知识图谱技术,进行分析和对比,并绘制该领域研究的可视化图谱。通过图谱分析,梳理该研究领域的演进历程,探讨该领域的研究热点和前沿,以提高对该领域的理解和认知,为该领域的研究提供重要参考。     

基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划

为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点,在敌方防御区域内执行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点。在对基本ACO算法采用精灵策略保留每次迭代最优解的基础上,提出了一种适用于航路规划的MAX-MIN自适应ACO算法,并给出了改进后ACO算法的实现流程,最后采用改进前后的ACO算法对某UCAV的任务态势分别做了仿真实验。实验结果表明改进后的ACO算法可更加有效地应用于UCAV航路规划。     

对做好现阶段年轻飞行员思想政治工作的几点思考

思想政治工作一直是飞行部队的优良传统,更是开展思想教育的重要武器。随着时代的进步和发展,飞行部队面临的内外部环境发生了很大的     

一种用于研究作战飞机系统效能的改进模型

给出了作战效能分析的几种基本效能模型,并对目前广泛运用的WSEIAC模型进行了推广和适当的改进,改进后的效能模型具有时效性和全面性等特点,能更好地运用于实际。     

基于AHP的海军信息作战系统效能评估方法分析

建立了海军信息作战系统效能评估指标体系,采用了层次分析理论AHP与Dephi相结合的方法给出了海军信息作战系统效能评估的模型和算法,实例证明该方法是可行的。     

基于排队论的机群出动能力模型

文章建立了有备份飞机条件下机群出动能力的排队论模型,并阐述了根据故障率和所需出动飞机数量确定备份飞机数量和维修组数的分析流程,其仿真结果符合实际情况,模型可用于陆基或舰基机群出动能力的评估和分析,并对保障资源优化配置具有参考价值。     

俄苏霍伊公司开始生产第五代歼击机样机

加盟“苏霍伊”航空控股公司的阿穆尔共青城航空生产联合体开始生产首批第五代未来多功能歼击机样机。飞行试验可能在2009年开始。飞机的批量生产计划在2015年前进行。第五代歼击机将具备不受可能发生的军事行动性质之限制及在敌方进行积极技术抵抗条件下而高效完成作战任务的能力。     

联合空对地导弹完成挂飞试验

美国和西班牙两国海军近期成功进行了宙斯盾舰载多功能战斗信息指挥系统的资格试验,成功演示了宙斯盾作战系统的作战能力。试验在美国加利福尼亚州的穆古海军基地不远的海域进行。参加试验的有3艘军舰,包括美国海军的杜威号驱逐舰、维尼·梅尔号驱逐舰和西班牙海军的巴赞号护卫舰。试验中,通过包括电子攻击场景在内的一系列综合演习,海军宙斯盾综合武器系统的战备性能和防空性能得到了评估。美国和西班牙此前于2007年进行过联合演习。     

基于灰色区间关联的UCAV自主决策方法

为解决信息不完备条件下的无人作战飞机（UCAV,Unmanned Combat Air Vehicle）战术决策问题,提出一种基于灰色区间关联的UCAV自主战术决策方法.依照作战任务要求选取决策要素,建立UCAV决策推理的规则库.构建不完备信息模型,并基于灰色区间关联理论给出UCAV战术决策模型;设计冲突消解算法,有效解决不完备信息导致的推理失效问题.仿真实例模拟了决策过程,验证了该方法在解决UCAV战术决策问题上的可行性和在化解规则匹配冲突方面的有效性.仿真结果表明,该方法能够应对决策要素不确定性较大的情况,并给出合理的战术行为推理结果.