带异步相关噪声的战斗机蛇形机动跟踪算法

针对异步相关噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,从联合优化的解决思路出发,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带异步相关噪声的联合估计与辨识算法。首先采用"去相关框架"解除过程噪声与量测噪声之间的相关性,从而将异步相关噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题,其次通过解除目标状态与转弯角速度之间的非线性耦合关系,基于期望最大化算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识,从而获得转弯角速度闭环形式的解析解：在E-step,通过利用异步相关噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑器（HCKS）,获得目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,获得转弯角速度的解析解。最后通过仿真验证了所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法。     

含旋转铰间隙平面运动机构可靠性灵敏度分析

基于时变运动机构可靠性灵敏度分析方法,考虑机构杆件旋转铰间隙对运动精度的影响,发展出一种计算含旋转铰间隙平面运动机构全局灵敏度指标的分析方法。该方法首先基于该种运动机构的误差函数构建其包络函数,进而解析推导其可靠性计算公式,在此基础上结合时变运动机构全局灵敏度分析方法,求得含旋转铰间隙平面运动机构各全局灵敏度指标的计算公式。最后,将本文所提方法应用到两个具体机构算例,所得结果数据与蒙特卡罗法计算结果相比吻合度高,具有较高的精确度;同时,计算成本也大大降低。     

基于复杂网络的无人机飞行冲突解脱算法

为解决局部空域内的无人机（UAV）群相撞和可能发生连锁碰撞问题,创新地以复杂网络理论为基础,将无人机群的飞行冲突解脱分为关键节点选择和避撞方向选择2个步骤实施,最大限度地保证无人机群受威胁时的安全性。通过分析无人机群的状态信息,选择最重要无人机（关键节点）进行避撞,同时遵循鲁棒性最小原则进行避撞方向选择。通过2个典型无人机飞行案例的仿真实验,验证该策略不仅可以有效解决当前无人机的冲突问题,而且可以防止连锁碰撞,实现整体的最优化。大量仿真实验验证了所提算法的可行性和可扩展性,以及与随机选择方向避撞算法进行比较,结果表明该算法能够提升无人机群的安全性。     

航天服关节力矩的数学模型

航天服关节力矩特性的数学表述是预测航天员出舱(EVA)作业强度、评估航天员疲劳度、规划EVA活动路径的重要基础。首先,分析了关节力矩的特性,提出建立数学模型的要求,阐述了Jiles-Atherton磁滞模型原理,以及磁滞模型与关节力矩特性的相合性。其次,利用模拟退火算法的思想对遗传算法进行了改进,并基于MATLAB软件实现。最终,对EVA航天服腕关节和肩关节力矩进行仿真,得到关节力矩在特定活动角度下的数学模型。仿真结果表明,针对关节力矩迟滞特性所得的关节力矩数学模型,能够更准确地描述关节活动力矩特性,计算所得模型可以更便捷地用于航天服工效学等相关研究领域。     

基于有限元方法的航天服平褶式关节建模

关节的灵活性能是航天服改进设计的一个重要方向,平褶式关节是一类典型的航天服软关节。为全面了解平褶式关节的活动特性,利用有限元方法构建了平褶式关节的仿真模型,该模型能够反映关节的主要材料和结构特征,计算得到了关节的阻力矩-角度关系。为验证模型,开展了关节原理样件的阻力矩测量,分析了模型误差的来源。比较了有限元方法和经典分析方法,并进一步讨论了平褶式关节阻力矩的组成。结果表明,有限元模型能够反映关节弯曲运动的基本特征,尽管关节运动初期和伸展运动后期阻力矩计算的准确性还有待提高,但与经典分析方法相比具有显著的优势。此外,结合模型结果分析得到平褶式关节阻力矩由压缩气体、材料摩擦以及结构的弹性变形引起。     

BP神经网络在导弹试验干扰效果评估中的应用

导弹试验时,为了考核导弹的抗干扰性能,须要构建复杂的电磁环境。在分析复杂电磁环境影响导弹作战性能的干扰因素基础上,建立了干扰效果评估的BP神经网络模型,通过试验数据样本进行学习训练。利用训练好的模型对干扰效果进行检验评估,结果表明:基于BP神经网络的干扰效果评估模型具有一定实用性和可行性,可以对一定场景下的干扰效果作出快捷准确客观评价。     

基于多维数据关联的舰载机联合目标判别技术

文章提出了一种基于多层空间侦察数据关联的舰载机联合目标判别技术,介绍了基于最小二乘的位置收敛算法和基于多维度联合的目标判别算法,分析了该技术在满足舰载机电子装备硬件条件下的可实现性。该项技术为舰载机有效利用多源战术情报、实时保障多种行动提供了一种新的思路和技术解决方案。     

基于深度学习的飞行载荷测试与反演方法研究

飞行载荷测试技术对飞机的载荷设计、强度试飞以及寿命监控等有重要的意义。为了实现复杂翼结 构气动载荷的实时在线分布测试,提出基于精细化有限元仿真数据驱动的载荷反演方法;使用深度学习方法建 立神经网络代理模型,通过有限元方法构建典型载荷下的结构响应数据集,对模型进行训练;将基于深度学习 方法的翼面载荷反演结果与有限元计算结果进行对比验证。结果表明:总载荷的平均误差约为0.2%,压心位 置误差约为1%,该方法可以使用少量的应变测点数据对整个翼面结构的载荷分布实时反演与重构。     

回路线栅法分析目标散射场

提出了求解复杂飞行器目标谐振区散射场的回路线栅法.回路线栅法的基本思想是以其上流动着感应电流的三维线栅回路网格来模拟在入射波激励下的连续金属表面,与以往单独分段的线栅模型不同,本文利用构成闭合回路的线栅构造每一个金属面元,而不采用单独分段线栅电流表示面元的被激电流,从而使得基尔霍夫定律在每个节点处能够得到自动满足.通过分析目标几何特性建立相应的回路线栅电磁模型,并利用共轭梯度快速傅利叶变换法(CGFFT),给出谐振区复杂飞行器目标的雷达散射截面(RCS)结果.     

部分相干光云纹干涉法测定复合材料连接件应力场

介绍采用部分相干光云纹干涉法测定复合材料单销钉连接件的位移场,从位移云纹图求得应变场和应力场。给出过销钉孔心水平截面上的应变和应力分布及应力集中系数。通过静力平衡所得误差在６％以内。证实了部件相干光云纹干涉法测量复合材料连接件的应变场和应力场是有效的实验方法