出击!出击!再出击!

近日有消息传出,随着 AH-1眼镜蛇武装直升机的日渐老旧,东亚很多国家和地区正积极在从西欧、美国和俄罗斯求购新一代的武装直并机。武装直升机越来越受到世界各国军界的重视。和其它的对地攻击武器相比,武装直升机虽然诞生较晚,     

无人作战飞机对地攻击效费比分析

UCAV(Uninhabited Combat Aerial Vehicle)具有高隐身、高机动、不涉及飞行员以及全寿命周期费用低等特点.针对UCAV的特点,应用适应现代作战飞机效费比分析的方法和手段,仿真计算了UCAV的隐身、作战半径、机动能力以及武器装载等主要设计参数与对地攻击效能的关系,计算了UCAV主要设计参数与全寿命周期费用的关系,研究了未来UCAV同有人作战飞机及巡航导弹在面临相同的威胁环境、执行相同的对地攻击任务时的效费比情况,并对UCAV在未来作战中的地位进行了分析.研究表明,UCAV在执行对有防空系统保护的敌重要目标进行攻击的任务时,综合效费比高于巡航导弹和有人隐身飞机.     

自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法

为了有效利用无线自组织网络的能量,将最小连通支配集和计算几何学相结合,提出了一种自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法.首先选举能量寿命较长的节点构建能量感知最小连通支配集,保证支配节点有充足的能量完成路由转发任务.之后在能量感知最小连通支配集上面构建Delaunay三角剖分,降低节点数据发送能耗,保证链路的能量有效性和网络拓扑的平面性.在原有连通支配集失效的情况下,选举能量寿命较长的替代节点进行拓扑重构,实现动态网络能量均衡.仿真结果表明,本算法在获得小的支配集的同时延长了网络寿命.      

未来智能跨域弹性防御体系展望及关键技术分析

智能化赋能、全维度攻防、弹性分布式协同已经成为未来攻防对抗作战体系发展的重要方向,面向未来全域立体攻防体系对抗,本文全面分析了未来智能跨域弹性防御作战需求,提出了未来智能跨域弹性防御体系构建思路和发展趋势,分析了智能化跨域弹性防御作战的关键技术,以支持未来智能跨域弹性防御作战体系建设。     

基于模型的复杂航电系统联合设计

随着航空装备朝着信息化、网络化、体系化方向发展,复杂程度日益增加,对产品研发模式提出新的挑战.航电系统作为各类平台的任务核心,需求变化频繁,需承担越来越复杂的任务,且随着技术更新的加快,其复杂度、综合程度急剧提升,带来系统工程活动的增加与困难加剧,迫切需要数字化的开发方式,加速创新,提高系统设计质量与效率.本项目根据国...     

编队对地攻击作战效能分析

以马尔可夫理论为基础,运用全概率公式建立了飞机编队对地攻击的动态模型;评估了任务成功率等作战效能指标;给出了飞机对地攻击作战效能的计算实例。结果表明所建模型客观描述了对地攻击作战的实质。     

分布式信任模型在嵌入式Internet中的应用研究

为了充分利用嵌入式设备的联合处理能力,嵌入式设备之间必须进行一系列的合作.信任是人们进行社会交往的基础,人们之间的信任关系在不断地更新和传递.依据这种原理,提出了一种基于社会信任关系的协同工作分布式网络模型.嵌入式Internet系统中的设备在协作过程中,互相之间逐步形成了一种相互信任的关系,这种关系以信任表的形式存在本地端点中,并通过不断地自学习来修改信任表.给出了信任模型的建立过程以及信任参数的更新和传递算法,应用实例表明了模型的有效性.     

新型机载计算机电源架构的研究

分析了传统的集中式电源架构(CPA)存在的问题,根据新型机载计算机的特点,提出了一种两级电源转换架构.通过研究分布式电源架构(DPA)和中间总线架构(IBA),解决了原有的CPA存在线压降大、分布参数对快速动态负载响应的影响等问题,不仅实现了大功率电源系统高效率转换、低压大电流负载点转换,进而提高了计算机系统的性能和可靠性.最后,建立了实验模型并给出了实验结果.     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

网络分区中混合消息集传输模式的精确配置

针对分布式综合模块化航空电子网络分区方法,指出其对消息传输模式配置存在不确定性;通过形式化描述将问题转化为包括实时性约束、带宽约束、缓存约束的最优化问题;提出了基于遗传模拟退火的传输模式配置算法,以系统的消息端到端延迟均衡为优化目标.通过给出两个具体算例对算法有效性进行了验证,同时比较了本算法与传统遗传算法的性能.对比结果表明,本算法能够解决传输模式的配置问题,尽管计算时间较传统遗传算法高出18.1%,但所得到的适应度值高出28.7%.本算法为网络分区在实际航电系统中的应用提供了参考.