高超声速巡航飞行器机身多目标优化设计

类乘波体构型是高超声速巡航飞行器的重要气动布局之一.对这类构型的机体进行多目标优化设计能极大地提高飞行器的总体性能.本文采用多目标混合遗传算法,通过两种优化策略,实现了类乘波体高超声速巡航飞行器机身的总体性能多目标优化设计,考虑的性能指标包括机身气动升阻特性、推阻特性、配平特性、雷达隐身特性、机身容积以及驻点温度等等.优化设计得到了Pareto最优前沿面,获得了比基本构型飞行器总体性能更优的构型方案.通过对优化结果的分析,指出机体/推进一体化设计的不足和进行总体性能多目标优化设计的必要性,给出一个最优布局构型,并进行了气动力风洞实验,验证了最优布局的气动特性.     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

高超声速巡航导弹的神经网络虚拟目标微分对策中制导律

针对高超声速巡航导弹的高空巡航飞行段,采用虚拟目标的定义方法,结合微分几何知识以及运动学方程建立了导弹与目标的相对运动模型,并在此基础上视其与虚拟目标之间的运动为单目标微分对策问题。利用哈密尔顿函数求解方法推导了开环微分对策中制导律,同时建立了一种新的闭环微分对策中制导律结构图,并对反向传播神经网络的训练样本进行了设计。通过反向传播神经网络的函数逼近功能实现了高超声速巡航导弹微分对策中制导律的智能化。仿真验证表明了其有效性。     

基于正交试验和APDL的盒式天平力敏元件集成优化设计

针对悬臂梁力敏元件的结构优化问题,以布片部位应变最大和变形最小为优化目标,将正交试验法引入到力敏元件结构多目标优化中,提出了一种实用高精度的结构多目标优化方法.基于正交试验法和APDL求解模块,确定初始优化方案;对在其可行区间边界上未能取优的因素,细化样本点,采用最小二乘多项式曲线拟合对该因素的试验结果进行高精度拟合,通过计算获取该因素的最优水平,得到了全局最优化方案.通过对拟合效果的量化评价和有限元仿真验证,力敏元件的参数优化结果比较理想.     

目标函数的选择对雷达隐身优化设计的影响

根据飞行器的雷达散射截面(RCS)分布,合理确定飞行器隐身外形优化设计中的目标函数.首先,对3种目标函数(即威胁区域内RCS的平均值、大于临界RCS值的概率和被雷达检测的平均概率)的特点进行了分析和总结.然后,以一个典型飞行器隐身外形优化问题为例,分析不同目标函数对隐身外形优化结果的影响.计算结果表明:采用不同的目标函数会得出不同的优化外形,并在此基础上探讨了3种目标函数的相关性与区别.最后,总结出在隐身优化设计中如何合理确定目标函数的原则.     

基于视觉显著性和卷积神经网络的机场目标快速检测

针对现有的机场目标检测算法用于大幅面遥感图像时检测速度慢、准确率低的问题,文章提出了一种基于视觉显著性和卷积神经网络相结合的高效、精确的机场目标检测方法.首先,根据机场形状特征,采用基于直线分布特征的视觉显著性检测方法提取候选区域,对机场的可能位置进行粗定位;然后,设计了一种改进的卷积神经网络分类模型判断候选区域是否为...     

空间特定目标表面的双波段红外辐射特性调控方法

红外诱饵等空间特定目标是对抗红外探测的主要手段之一。随着双色制导技术的发展,红外探测灵敏度不断提升,目标识别能力不断增强,这对空间特定目标表面的双波段红外辐射的逼真性提出了要求。通过改变空间特定目标表面发射率控制其红外辐射强度的大小,使用数值仿真的方法进行计算,从而提出了对空间特定目标表面红外辐射特性的调控方法。此外根据所确定的表面发射率、可见光吸收及红外发射比例以及内热源功率,选择合适的表面材料以及热功率施加方法,在保证空间特定目标表面机械性能的同时,使空间特定目标满足光照及阴影区的双波段红外辐射特性要求,并进行模型的制作以及热真空实验,证明了理论计算的准确性。     

基于OPTIMUS的小型战术导弹多学科设计优化

针对小型战术导弹总体设计过程中学科耦合性强、计算复杂度高和难以得到全局最优解等问题,对多学科设计优化技术在总体方案论证中的应用展开了研究.首先,从工程实际的角度建立了小型战术导弹推进、几何外形、气动、质量、弹道等学科设计模型.其次,运用多学科可行法,在多学科设计框架OPTIMUS中进行了学科集成与工作流的搭建,实现了仿...     

多智能体动态目标协同搜索策略研究

针对目前多智能体集群搜索采用的分区域巡逻策略在搜索具备躲避能力的动态目标时,在分区边界地带搜索效果不佳、巡逻规律易被掌握、无法应对单体故障导致的其管辖区域成为盲区等问题,提出了一种运用强化学习框架的协同搜索策略.该方法通过对作为搜索者的多智能体和随机生成并具有躲避策略的目标进行对抗训练,最终训练出能指导智能体行为的协同...     

基于循环神经网络的空中目标类型识别

为解决在空中目标类型识别过程中,目标特征单一导致识别准确率低的问题,提出一种将雷达信噪比与目标航迹特征相结合的基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的目标识别方法。该方法利用RNN模型在处理时序数据上的优势,挖掘雷达数据隐藏在时间层面的特征;扩展目标特征属性维度,利用智能化模型有效地将雷达信噪比与目标航迹特征相结合,提高目标识别的准确率。应用真实检飞数据,对该方法进行检验,并与传统方法进行对比分析。仿真结果表明,基于RNN的目标智能化识别方法具有更高的准确率。