精确空袭--美军实施"非接触作战"的王牌

扼要介绍了美国精确制导武器技术的新发展和美国空军精确空袭作战的现状和未来.     

乙烯简化化学动力学模型在HIFiRE燃烧室计算中的应用

为评估化学反应动力学模型对超燃冲压发动机计算结果的影响,首先利用基于"准稳态"假设方法建立了复杂化学反应动力学模型简化软件包(SPARCK),从详细模型出发得到了一个包含20组分16步总包反应的乙烯简化动力学模型.然后采用该简化模型和Princeton大学的简化模型对乙烯点火延迟时间进行了计算,对比显示两个简化模型计算结果基本一致,与实验测量结果均吻合较好,都能准确反映乙烯点火特性.但对HIFiRE燃烧室直连式实验的数值模拟结果显示两个模型计算得到的燃烧流场静温分布差别较大,内流道推力性能相差近12%.相比于Princeton大学的简化模型,SPARCK软件得到的简化模型计算的壁面压力分布与实验结果吻合更好,能够准确描述燃烧室流场现象.     

基于BP神经网络的软件项目成本估测方法

为进一步提高软件项目成本估测的准确度,减少在使用传统估测方法时产生的较大误差,提出了一种基于BP神经网络算法的软件项目成本估测模型。利用BP神经网络对软件项目成本进行估计,采用梯度下降自适应Ir的BP算法训练,仿真结果表明,基于算法的软件项目成本估测值与实际成本的偏差较小。     

航空发动机研制费估算工作的现状与展望

针对在立项论证阶段对航空发动机项目经费进行快速并有效的估算的问题,基于中国航空发动机的研制现状和型号数据的积累情况,分析了发动机研制经费估算工作的重点与难点以及相应的解决途径,并采用偏最小二乘法建立了航空发动机研制经费估算模型。计算结果表明:该发动机模型精度较高,已经应用于国产某型涡扇发动机的经费测算工作中,并可用于中国未来航空发动机型号的研制经费估算。     

弱模型依赖通用智能姿态控制技术

超高速跨域飞行、敏捷机动等是新一代飞行器发展方向,而长时高速飞行产生的气动外形变化带来的气动参数大范围改变等问题,都对控制系统设计提出了更高的要求。为提高飞行器对模型不确定性的适应能力及控制方法对不同外形、复合执行机构的通用性,深入研究了弱模型依赖的通用智能姿态控制技术,分层次地开展了基于深度学习(DL)的自适应姿态控制、基于深度确定性策略梯度算法(DDPG)的通用姿态控制、弱模型依赖的多维复合控制等技术研究,显著提高了控制系统的鲁棒性和通用性,对人工智能技术在飞行器姿态控制中的应用具有一定的指导意义。     

非圆实信号MIMO雷达中基于实值ESPRIT的角度估计

研究单基地多输入多输出(MIMO)雷达中的波达角(DOA)估计问题,提出了一种基于非圆(NC)实信号的实值旋转不变性信号参数估计(ESPRIT)算法.首先对接收信号进行降维变换,降低运算复杂度;之后根据非圆实信号特性构造中心Hermitian对称矩阵,通过酉(Unitary)变换将复数运算转为实数,进一步降低复杂度;最后根据ESPRIT得到角度估计.该算法无需谱峰搜索,运算复杂度较NC ESPRIT和Unitary ESPRIT大大降低,且该算法的角度估计性能优于后两种算法.论文分析了所提算法的复杂度,并推导了克拉美-罗界(CRB).仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于约束最小冗余线阵与干扰对消的测向方法

针对有源干扰背景下信号源和干扰源的个数超过线阵的自由度而产生线阵饱和现象,提出一种将约束最小冗余线阵与干扰对消技术相结合的测向方法。通过将无源状态和有源状态下线阵输出数据的协方差矩阵进行对消运算去除有源干扰和噪声分量,并对约束最小冗余线阵的波达方向(DOA)估计算法进行改进,构造了新的协方差Toeplitz矩阵,有效抑制了由阵列非均匀性导致的伪峰,提高了阵列的DOA估计性能。仿真结果表明:该算法在低信噪比背景下具有抗有源干扰能力,扩展了阵列孔径,并具有较高的测向精度和鲁棒性。     

飞机增稳系统的耗散控制问题研究

讨论了飞机增稳系统的耗散控制问题．首先将增稳系统的运动方程简化为定常线性系统;其次,研究系统的耗散性分析;再次,设计状态反馈控制器使得系统的闭环系统耗散;最后,通过数值仿真验证了方法的可行性。     

高超声速飞行器气动伺服弹性的自适应抑制

针对弹性高超声速飞行器的气动伺服弹性问题，提出一种结合线性自抗扰和自适应陷波器的综合控制方案。针对强耦合和强不确定性问题，采用线性自抗扰控制对总扰动进行快速估计和补偿。为了在最小化对刚体控制性能影响的同时实现对频率未知且时变的弹性模态的抑制，采用能够在线估计弹性频率的自适应陷波器。根据气动伺服弹性抑制问题的特点提炼出对自适应陷波器的性能需求。针对这些需求设计了两种基于递推最大似然法的多频率直接辨识方案——参数单独自适应和同时自适应方案。为了提高辨识算法在各种随机扰动下的鲁棒性，在此基础上提出一种在线有效性监督机制，并通过大量的数字仿真对两种方案进行了性能对比。最后，在弹性高超声速飞行器模型上进行仿真，仿真结果验证了所提控制方案的有效性。     

Dual smoothing ionospheric gradient monitoring algorithm for dual-frequency BDS GBAS

In this study, a Dual Smoothing Ionospheric Gradient Monitor Algorithm (DSIGMA) was developed for Code-Carrier Divergence (CCD) faults of dual-frequency Ground-Based Augmentation Systems (GBAS) based on the BeiDou Navigation Satellite System (BDS). Divergence-Free (DF) combinations of the signals were used to form test statistics for a dual-frequency DSIGMA. First, the single-frequency DSIGMA was reviewed, which supports the GBAS approach service type D (GAST-D) for protection against the effect of large ionospheric gradients. The single-frequency DSIGMA was used to create a novel input scheme for the dual-frequency DSIGMA by introducing DF combinations. The steady states of the test statistics were also analysed. The monitors were characterized using BDS measurement data, whereby standard deviations of 0.0432 and 0.0639 m for the proposed two test statistics were used to calculate the monitor threshold. An extensive simulation was designed to assess the monitor performance by comparing the Probability of Missed Detection (PMD) according to the differential error with the range domain PMD limits under different fault modes. The results showed that the proposed algorithm has a higher integrity performance than the single-frequency monitor. The minimum detectable divergence with the same missed probability is less than 50% that of GAST-D.