航空子母弹时序抛撒散布效果数值仿真(英文)

对采用时序抛撒的航空子母弹工作过程、子弹外弹道初始条件、落点散布模型进行了探讨,建立了时序抛撒外弹道初始条件模型和落点散布模型,并进行了数值仿真。根据仿真结果分析了影响落点散布的主要因素,验证了时序抛撒对改善散布效果的可行性。采用时序抛撒,并通过优化各空投参数,可使系统达到更佳的作战效能,而且可为时序抛撒机构结构设计、结构优化及散布效果分析提供理论指导。     

空天飞行器弹道/轨道一体化设计

弹道/轨道一体化设计是解决空天飞行器发射入轨和轨道转移问题的一种全新思路。针对目前存在的空天飞行器弹道/轨道一体化设计问题,通过改进非开普勒轨道方程的方法建立飞行器在连续推力、气动力、引力以及摄动力等多种力作用下的弹道/轨道一体化设计动力学模型;提出基于轨道设计反方法的弹道/轨道一体化设计方法。其创新点主要体现在：通过整合连续推力、气动力、引力以及摄动力等多种作用力达到了统一弹道/轨道模型的目的;提出了基于傅里叶级数形状方法的轨道设计方法,该方法相比于之前的逆多项式法,可以处理带推力约束的轨道设计问题;由于在弹道段采用类似于轨道设计反方法的设计思想设计弹道,使得弹道和轨道两段轨迹的设计方法也达到了统一,致使从模型和设计方法的角度都体现了弹道/轨道设计的统一性,解决了传统分段设计方法是在不同段采用不同的模型和方法,很难体现出一体化设计思想的问题。仿真分析表明本文提出的弹道/轨道一体化设计方法是可行和有效的。     

加油机喷流对受油机的气动干扰机理

针对软式平台(HDB)、软式吊舱(HDP)和硬式平台(FB)3种典型加油方案研究了喷流对加油流场的影响。采用结构化多块网格和雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程,通过带涡轮动力模拟器(TPS)和翼身组合体构型DLR-F6对数值方法进行了验证。通过对3种典型的空中加油方案进行数值模拟,并和不考虑喷流效应的空中加油流场进行对比,详细研究了不同加油方案中加油机喷流对受油机气动特性的干扰作用。结果表明:受油机升力系数、阻力系数以及低头力矩与无喷流相比均有增大。受油机在硬式平台加油方案中受喷流影响最小,但其横航向气动特性在软式吊舱加油方案中受加油机喷流影响较大。喷流对受油机的气动干扰主要表现在提高受油机来流动压、改变局部迎角以及对周边气流的引射作用,这些因素会导致受油机表面压力与无喷流相比发生较大变化。其中,局部迎角的改变是由喷流的加速效应及其对尾涡的耗散作用导致的。     

基于深度神经网络的空中目标作战意图识别

传统基于空中目标特征状态推理作战意图的方法,需要大量的领域专家知识对特征状态的权重、先验概率等进行量化,明确特征状态与意图之间的对应关系,而神经网络可以在领域专家知识不足条件下,通过自身训练得到特征状态与意图之间的规则。针对反向传播（BP）算法在更新网络节点权值时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,通过引入ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数和自适应矩估计（Adam）优化算法,设计了基于深度神经网络的作战意图识别模型,提高了模型收敛速度,有效地防止陷入局部最优。仿真结果表明,所提方法能够有效识别空中目标作战意图,获得更高的识别率。     

微型飞行器测量天平设计与风洞试验

用三梁式、四梁式结构分别设计了用于测量微型飞行器气动性能的单分量、二分量和三分量应变天平4台.通过天平的地面静态校准给出了每台天平的使用公式,在专门设计建造的微型飞行器实验装置中,用软模型、硬模型、翼型进行了模型静态气动性能试验,用微型扑翼飞行器进行了单分量和二分量天平动态吹风试验,结果表明,所设计的天平具有较高的精准度和灵敏度,试验曲线光滑连续,实验数据可靠,为微型飞行器的研究提供了非常有效的测量手段.     

无人机抗干扰防诱骗技术分析

无人机以其独特优势在侦察探测和武装打击等领域得到广泛应用,并在世界范围内多处战场上大放异彩。然而,针对无人机的干扰、诱骗和捕获问题不断发生,反无人机作战越来越成为各国军事研究热点。从无人机光学、热能散射、雷达反射、电磁信号、磁场和声学等目标特征分析了探测侦收技术,针对无人机测控和导航链路方面研究了干扰压制技术,并分析了对无人机的主要诱骗捕获方式。在此基础上,在探测侦收、干扰压制和诱骗捕获3个方面对无人机抗干扰防诱骗主要手段进行了技术分析,并提出了加强中远程空空中继链路、自主导航技术、智能化以及信息安全一体化设计研究等发展建议。     

临近空间太阳能飞行器着陆状态阵风响应

对临近空间太阳能飞行器着陆状态时的阵风响应问题开展了数值模拟研究。针对该类飞行器质量轻、柔性大、降落时速度低的特点,基于 CFD/CSD松耦合分析法,利用网格速度法引入阵风载荷。以 1-cos阵风模型为基础,探讨了飞行器着陆状态遭遇二维阵风载荷时,其翼尖位移、扭转角、翼根所受结构整体弯矩以及升力系数的变化特性;并将二维阵风响应结果与一维阵风响应结果进行对比;获得了临近空间太阳能飞行器着陆时,二维阵风沿飞行器翼展方向的变化对其结构和气动性能的影响规律。     

N-fold Bernoulli probability based adaptive fast-tracking algorithm and its application to autonomous aerial refuelling

Recently, deep learning has been widely utilized for object tracking tasks. However, deep learning encounters limits in tasks such as Autonomous Aerial Refueling (AAR), where the target object can vary substantially in size, requiring high-precision real-time performance in embedded systems. This paper presents a novel embedded adaptiveness single-object tracking framework based on an improved YOLOv4 detection approach and an n-fold Bernoulli probability theorem. First, an Asymmetric Convolutional Network (ACNet) and dense blocks are combined with the YOLOv4 architecture to detect small objects with high precision when similar objects are in the background. The prior object information, such as its location in the previous frame and its speed, is utilized to adaptively track objects of various sizes. Moreover, based on the n-fold Bernoulli probability theorem, we develop a filter that uses statistical laws to reduce the false positive rate of object tracking. To evaluate the efficiency of our algorithm, a new AAR dataset is collected, and extensive AAR detection and tracking experiments are performed. The results demonstrate that our improved detection algorithm is better than the original YOLOv4 algorithm on small and similar object detection tasks; the object tracking algorithm is better than state-of-the-art object tracking algorithms on refueling drogue tracking tasks.     

滑翔式空中靶标总体设计与弹道仿真

空中靶标作为一种消耗性的无人飞行器,在防空反导武器系统试验训练中具有不可或缺的重要作用,须统筹考虑其逼真性和经济性。为此,提出了滑翔式空中靶标系统发展思路与工作原理,设计了滑翔式空靶总体方案,并利用Datcom和Matlab对其滑翔供靶弹道进行了仿真分析。仿真计算表明,弹道性能满足亚音速俯冲类目标模拟供靶要求,系统具有高性能、低成本、使用安全等显著特点。     

一种无人机自主避障与目标追踪方法

针对无人机自主避障与目标追踪问题，以深度Q网络(DQN)算法为基础，提出一种多经验池深度Q网络(MP DQN)算法，使无人机避障与追踪的成功率和算法的收敛性得到优化。更进一步，赋予无人机环境感知能力，并在奖励函数中设计了方向奖惩函数，提升了无人机对环境的泛化能力以及算法的整体性能。仿真结果表明，相较于DQN和双重DQN(DDQN)算法，MP DQN算法具有更快的收敛速度、更短的追踪路径和更强的环境适应性。