基于自博弈深度强化学习的空战智能决策方法

空战是战争走向立体的重要环节,智能空战已经成为国内外军事领域的研究热点和重点,深度强化学习是实现空战智能化的重要技术途径。针对单智能体训练方法难以构建高水平空战对手问题,提出基于自博弈的空战智能体训练方法,搭建研究平台,根据飞行员领域知识合理设计观测、动作与奖励,通过“左右互搏”方式训练空战智能体至收敛,并通过仿真试验验证空战决策模型的有效性。研究结果表明通过自博弈训练,空战智能体战术水平逐步提升,最终对单智能体训练的决策模型构成70%以上胜率,并涌现类似人类“单/双环”战术的空战策略。     

航空发动机用环境障涂层的发展

碳化硅纤维增强碳化硅陶瓷基复合材料（CMC-SiCf/SiC）具有低密度、耐高温、高比强度等优点,是下一代高推重比航空发动机热端部件的主要候选材料之一。然而,该材料在燃气环境中面临严重的腐蚀问题。因此,需要在材料表面涂覆环境障涂层进行防护。本文综述了环境障涂层的选材要求、材料发展阶段、涂层制备技术、涂层考核与失效等,指出了环境障涂层今后在选材、制备、考核与评价的发展方向。     

基于微惯性技术的人体头部运动姿态测量

头盔瞄准镜等智能军事装备使用人体头部姿态信息作为机载武器站、光电云台等随动执行器的高精度控制输入,因缺少有效的人体头部运动特性数据,其控制优化受到了限制.研究使用微惯性技术实现了高精度人体头部运动信息采集,并设计了运动特性实验对人体头部运动规律进行具体表征,实际测得了多个运动特征:人体头部极限速度约600(°)/s、0(°)/s～600(°)/s的加速时间约100ms、极限摆动频率约1.5Hz等.这些运动数据可作为军事装备中随动执行器机电特性设计的重要参考依据,为智能军事装备进一步优化创造了空间.     

自修复材料研究进展

着重从修复机理出发分别介绍了金属基、陶瓷基和聚合物基自修复材料的研究进展，分析了达到良好自修复功能对材料结构、组成和性能等方面的要求，综述了自修复材料的研究进展、存在的问题及其发展方向。     

自维持合成双射流对超声速燃烧室凹腔质量交换特性影响研究

为了改善燃烧室凹腔与主流的掺混性能,提出了一种利用凹腔内压力差形成自维持合成射流的流场控制方法,在超声速冷流条件下,采用动网格技术对激励器的膜片振动过程进行模拟,详细分析了自维持合成双射流与凹腔相互作用的过程,研究了激励器出口位置、参数、凹腔构型以及来流Ma数等参数的影响。结果表明:加入自维持合成双射流激励器可以大幅提升凹腔的质量交换特性,减小气体在凹腔内的驻留时间;且激励器出口位置分布对控制效果影响较大,当激励器出口位于凹腔底部中间位置时,质量交换率最大能够提升49%。此外,凹腔构型以及来流条件都会影响自维持合成双射流对凹腔掺混的控制效果,在相同来流条件下,凹腔长深比越大,控制效果越显著,自维持合成双射流能使长深比L/D=7.76的凹腔质量交换率提升115%;对于同一凹腔,随着来流马赫数增加,激励器对凹腔质量交换特性控制效果提升更为明显,但改变振动膜片的振幅和频率对控制效果的改善不明显。     

半球谐振陀螺零偏温度漂移的自补偿

摘要： 针对半球谐振陀螺零偏受温度影响容易发生漂移的问题,提出一种基于陀螺自身谐振频率的自补偿方法.通过分析陀螺谐振频率与温度的关系特性说明陀螺谐振频率用作温度信息进行补偿的可行性,建立陀螺零偏的温度补偿模型及方案,采集陀螺驱动回路的谐振频率对零偏进行实时补偿.此方案中,陀螺谐振频率检测的分辨率为0.03 Hz,对应的温度分辨率为0.075 ℃,在-10 ℃～60 ℃温度范围内,陀螺的零偏漂移由补偿前的30（°）/h降低到2.8（°）/h.实验结果证明该方案的有效性.     

环境温湿度对低密度烧蚀材料施工窗口的影响

为了研究环境温湿度对低密度烧蚀材料施工窗口的影响,将低密度预混料在室内放置不同的时间后,再对其进行后续的灌注、固化、加工等处理,进而讨论基体黏度对烧蚀材料的宏观微观形貌及施工工艺的影响。结果表明:基体黏度随放置时间的增加而增加,且有拐点,拐点后环境温湿度对基体的黏度影响更加显著,温湿度越大,基体黏度增大越快;拐点前后灌注的低密度材料的密度、宏观形貌没有明显差别,但拐点前灌注的材料填料在树脂中分布均匀,树脂充分浸润填料,而拐点后灌注的材料填料分布不均匀,树脂不能充分浸润填料,存在孔隙。说明低密度预混料应在基体黏度拐点前进行灌注,环境温度湿度越大,施工窗口越短,反之亦然。     

再入(返回)测量的自校准α-β-γ滤波

在导弹、航天器试验任务的实时数据处理中,α-β-γ滤波已得到应用。由于外测系统的观测数据中,除含有随机误差外,还含有系统误差,而且系统误差经常大于随机误差。随着对实时处理测量精度要求的日益提高,应用α-β-γ滤波解算弹道参数,必须考虑外测系统误差的修正,否则,在较长测量弧段利用其滤波时,系统误差会造成弹道参数的滤波“发散”。本文基于“EMBET”自校准原理,将其推广到α-β-γ滤波中,完成了具有自校准α-β-γ滤波公式的推导,并给出再入(返回)测量弧段时的常用测量元素下的相应公式。