饱和时分数槽集中绕组永磁同步电机电感计算

分数槽集中绕组(FSCW)电机磁路的特殊性,使得其交直轴磁路的饱和现象更加突出。冻结磁导率法可以精确地计算电机在饱和工况时的交直轴电感参数。利用有限元软件,将该方法应用在10极12槽FSCW样机中,并与传统电感计算结果比较;针对高频信号注入法实现电机无位置控制,目前电机的高频数学模型中使用的还是基频电感,使用冻结磁导率法求解出了电机高频电压数学方程中的高频电感,取代基频电感以提高无位置控制精度。     

鹈鹕之喙——航空反潜武器

在茫茫大海上,反潜机发现潜艇已属不易,发现后对其攻击就更加困难。要想对潜艇进行有效打击,要求配备有效的航空反潜武器,从枪炮、火箭、深水炸弹,到后来的反潜鱼雷,航空反潜武器经历了曲折而又瑰丽的发展过程。     

考虑状态约束的弹性高超声速飞行器自适应饱和容错控制

针对弹性高超声速飞行器跟踪控制问题进行研究,主要考虑状态约束、输入饱和、执行器故障等约束条件.首先,将弹性模态、外界干扰和模型参数不确定性归结为一类带有未知上界的系统干扰.其次,根据被动容错思想,针对速度和高度子系统分别设计抗饱和自适应容错控制器,通过引入双曲正切函数和新型屏障李雅普诺夫函数分别处理了输入饱和与状态约束...     

空空导弹反强机动目标时间约束滑模制导律

针对空空导弹期望时间拦截强机动目标问题，提出了一种不依赖剩余时间估计的新型攻击时间约束滑模制导律。设计了一种以弹目距离和攻击时间误差加权求和的滑模面，通过分析制导收敛条件，推导得到自适应非奇异权重函数，通过引入有限时间收敛条件，得到了一种有限时间收敛滑模制导律。该制导律在不依赖剩余时间估计条件下保证了终端打击精度和攻击时间约束。通过设计包含滑模变量的附加制导项，显著提升了攻击时间的收敛精度。针对未知加速度机动目标，分析并证明了该制导律对于拦截强机动目标具有良好的适用性。最后通过数学仿真验证了所提出的制导律在不同约束条件下的有效性，并通过对比仿真验证了算法的优越性。     

攻击角度约束下的分布式强化学习制导方法

为提高导弹在攻击角度约束下对目标的打击效能，提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的分布式强化学习制导策略。为了最大限度地减小攻击角度误差，设计了一种新的奖励函数，使导弹在满足视场角约束的同时，视线角向期望值收敛。此外，为了增强强化学习模型的泛化能力，提出了一种分布式探索策略，提高了模型训练过程中对环境的探索效率。仿真结果验证了所提出的分布式强化学习制导方法能够在固定攻击角度约束下实现对目标的精准打击。与传统制导律相比，所提制导方法的攻击角度误差更小，收敛速度更快。     

高超声速机动目标拦截多约束解析捕获区

为快速评估远程拦截末段有效作战态势，在拦截器视场和饱和加速度约束下，构建了机动形式方向任意且有界的高超声速目标拦截解析捕获区。为适配该类目标拦截场景，首先引入了渐近收敛的抗干扰末制导律以进行捕获区分析。其次通过构建复合李雅普诺夫函数，并将非线性规划技术用于不等式分析，最终推导了由修正的初始接近速度、初始视线法向相对速度和拦截器初始速度前置角三者的解析捕获条件构成的多约束捕获区以及制导增益允许取值范围。理论证明了在增益设置满足所给范围情况下，拦截器从该捕获区内任意初始状态点出发，均能有效拦截任意有界机动目标且保证制导加速度不超过允许上限以及视场约束全程满足，并满足终端脱靶量小于允许阈值且接近速度小于容许碰撞速度。对比仿真验证了所得结论的正确性，并分析了捕获区影响因素和变化规律，可为增大初始阵位可控裕度提供参考。     

基于组合赋权的对地攻击无人机自主能力云模型评价

针对对地攻击无人机自主能力量化评价的不确定性问题，提出基于组合赋权的云模型评价方法。基于认知控制结构，从感知探测、规划决策、作战执行、安全管理和学习进化5个方面构建自主能力评价指标体系。运用基于博弈论的组合赋权方法，结合改进层次分析法和改进熵权法确定组合权重，克服了单一赋权方法确定指标权重的片面性。考虑自主能力评价过程的模糊性和随机性，提出一种对地攻击无人机自主能力云模型评价方法，采用浮动云算法实现评价指标云的有效综合。对3种对地攻击无人机进行仿真验证，结果表明：所提方法综合考虑评价对象的主客观因素，消除了单一赋权方法的局限性，权重分配科学合理。自主能力云模型量化评价能够有效区分不同类型对地攻击无人机自主能力等级的差异性，评价结果准确可信。     

基于发射时间序列的反舰导弹联合突防方法

为了使多型反舰导弹达到饱和攻击的目的,最理想的情况是同批次的异型导弹在同一时刻飞行到同一目标的防空区域。研究了单横队队形舰艇编队的异型导弹联合突防问题。针对舰艇编队时各个舰艇与目标的距离不同、反舰导弹的飞行速度不同、飞行航向不同等因素,建模求解了同批次异型导弹的发射时间序列。     

基于VBGMM-DCNN的列车卫星定位欺骗干扰检测方法

面向基于全球导航卫星系统的铁路列车定位实施欺骗干扰的主动检测，在卫星定位解算层次，运用深度学习建模学习方法的优势，提出一种基于变分贝叶斯高斯混合模型-深度卷积神经网络（variational Bayesian Gaussian mixture model-deep convolutional neural network, VBGMM-DCNN）的列车卫星定位欺骗干扰检测方法。该方法首先提取能够充分体现欺骗干扰对定位解算过程作用影响的卫星观测特征参数，构建干扰检测特征矢量；然后，采用VBGMM模型拟合经过预处理的特征向量的概率分布，得到二维概率密度图；最后，将概率密度图用于DCNN模型实施欺骗干扰的检测决策。结合现场实验所得运行场景数据，利用实验室搭建的欺骗干扰测试环境实施了干扰注入测试与检验，结果表明,欺骗干扰检测性能随着DCNN网络深度的增加而提升，相对于常规有监督决策方法F1值最高提升44.68%。基于VBGMM-DCNN的欺骗干扰检测能够适应测试验证中运用的列车运行特征及定位观测条件，所达到的检测性能优于对比算法。     

PW公司F135发动机的研制进展

F135常规起降型(CTOL)发动机于2010年2月完成了初始使用许可试验。2011年1月,F135短距起飞和垂直着陆型(STOVL)发动机成功完成初始使用许可之后,标志着其达到了初始服役时所需的安全、可靠性和性能的要求。2011年2月25日,F135发动机配装于F-35A战斗机上进行了首飞,标志着PW公司生产的F135常规起降型(CTOL)发动机已经正式投入使用。