雷声公司进行多导弹威胁红外跟踪试验

2011年11月2日,雷声公司在夏威夷考艾岛导弹靶场进行了多导弹威胁红外跟踪试验,利用机载红外(ABIR)平台搭载的"多光谱瞄准系统-B"光电红外传感器对多枚弹道导弹目标进行了跟踪演示实验。此次试验中,"多光谱瞄准系统-B"中的4部传感器成功跟踪了多枚导弹目标,对目标信息进行了采集并将其传送至机载处理器进行了事后分析。机载处理器     

代理模型在空间碎片碰撞概率分析中的应用

利用代理模型来高效计算空间目标之间的碰撞概率。碰撞概率计算的经典方法包括蒙特卡洛（Monte Carlo,MC）方法,以及基于速度线性化、位置误差服从高斯分布等假设,在相遇平面上对碰撞概率密度函数（高斯型）进行积分的方法。相较于MC方法要处理原轨道模型由大量重复仿真带来的计算量增长,代理模型针对输入变量的先验分布设计得到相应数学模型,不仅大大降低了单次仿真的计算时间,还减少了计算概率所需的仿真数量。代理模型去除了线性化假设等限制条件,对于碰撞概率密度函数可能呈现出的非高斯型特征也有很好的统计解释,其适用范围更广。本文结果表明,代理模型方法能够在大幅降低计算量的同时,保证对碰撞概率的估计较为准确。     

球形弹丸超高速撞击铝靶的分子动力学模拟

基于开源分子动力学程序LAMMPS建立球形铝弹丸超高速撞击铝靶的计算模型,模拟弹丸以10 km/s的速度超高速撞击单层靶、双层靶和半无限厚靶;获得了超高速碰撞靶板的物理过程及靶板损伤特性,与超高速碰撞宏观现象相似;厚靶成坑坑深与宏观经验公式计算结果基本一致。模拟结果初步表明,分子动力学方法可以对弹丸超高速碰撞薄靶和半无限厚靶进行模拟,为揭示碰撞过程中的微观机理提供了一种新的研究方法。     

有限元法在高速碰撞模拟中的应用

在试验数据分析的基础上,应用LS-DYNA三维动力有限元程序对高速弹丸撞击铝板的三维数值模拟。通过计算结果与实验结果的比较,证明采用合理的材料参数和物理模型有限元法能够直观地分析弹靶的详细相互作用过程,且两者在宏观物理特征上基本吻合。     

基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估

为解决传统辐射源威胁评估方法与空战动态态势联系不紧密的问题,提高评估准确度,提出泊松分布逆形式与逼近理想解排序（TOPSIS）方法相结合的算法,并引入指标相关性的权重确定（CRITIC）方法分配属性权重,构建基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估模型。针对传统方法仅依靠当前侦收数据,未体现空战态势动态变化的不足,采用泊松分布逆形式融合多个时刻的辐射源数据信息,实现动态评估;针对传统TOPSIS方法依赖主观赋值的问题,CRITIC方法综合考虑单个指标内部和多个指标之间的关联性,能完整描述属性信息并客观分配属性权重。仿真结果表明,相较于传统静态评估模型,所提模型对于威胁度不同的辐射源区分度更大,评估准确性和可靠性更高。      

基于环状超声速气流引射作用的靶式气流磨研究

气流磨作为生产超精细粉末的设备在工业界得到了广泛应用。通过数值模拟和试验验证,提出了一种超声速靶式气流磨。该气流磨采用环状超声速气流引射颗粒流,使其达到超声速状态并获得极大动能,以颗粒束形式维持于气流中心,准确碰撞靶头,实现超声速粉碎。对颗粒速度和运动轨迹的两相流数值模拟结果表明:在总压1.5 MPa、马赫数3.0的超声速气流引射作用下,粒径为25~1 μm的颗粒可加速至440~530 m/s,并精准地碰撞靶头。在此基础上,设计制造了超声速靶式气流磨并进行了铁粉粉碎试验和靶头侵蚀试验,结果表明:颗粒具有极大的碰撞能量,且与靶头发生了聚焦式碰撞。     

基于TOPSIS的导弹威胁评估方法研究

在研究战术弹道导弹威胁评估诸因素的基础上,分析了多属性决策方法的机理,提出了利用逼近理想解的排序法理论对战术弹道导弹威胁程度进行评估。文中给出了数学建模的方法、步骤,并针对具体事例进行了计算和分析,所得的结果合理、符合实际,证明了这种评估算法对战术弹道导弹威胁评估的可行性。     

无人机飞行碰撞风险影响因素分析

伴随着无人机机载设备能力的提高和低空空域的开放,不同类型的无人机逐渐在抢险救灾、环境监测、短途物流、军用侦察方面得到了广泛的运用。根据无人机在低空空域飞行方向速度随机和避让灵活性大的特点,分析空域内定位误差、速度误差、人机系统和气象条件对碰撞风险的影响,并建议通过无人机碰撞风险研究来推动无人机和民航客机在非隔离空域的联合运行。     

具有SGCMG系统的挠性卫星姿态机动控制及验证

针对挠性卫星在轨姿态快速机动的需求，开展了星体姿态机动控制方法及控制实现研究。基于建立的挠性卫星姿态跟踪控制误差方程，给出了PD控制与补偿控制相结合的姿态跟踪控制器形式；考虑系统实现的时延影响，利用经典频率分析方法选择了兼顾系统稳定性及宽带控制的控制参数；在控制具体实现中，采用一种新型的基于力矩矢量调节奇异规避操纵策略，克服常规鲁棒奇异规避操纵存在的框架“锁死”现象，在解决奇异规避的同时避免激发挠性振动。所提出方法的有效性通过了在轨验证。     

基于PCA-MPSO-ELM的空战目标威胁评估

目标威胁评估是空战对抗过程中的关键环节。由于影响空战目标威胁评估的因素复杂多样，且指标之间存在相关性，导致传统的评估算法无法得到准确客观的评估结果。由此，提出了一种基于主成分分析法和改进粒子群算法优化的极限学习机（PCA-MPSO-ELM）的目标威胁评估算法。首先，综合分析了影响目标威胁程度的指标，利用主成分分析法对原始评估指标进行线性变化处理得到综合变量，消除了评估指标之间的相关性，实现了对评估数据的降维；在此基础上，构建ELM神经网络并利用改进的粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值，提高了目标威胁评估模型的精度。最后，在空战训练测量仪中选取空战对抗数据，利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据，通过仿真实验分析了PCA-MPSO-ELM算法的精度和实时性，结果表明所提算法可以快速准确地进行空战目标威胁评估。