场协同原理在高超声速化学非平衡流动中的推广

应用理论分析与数值模拟方法,将对流传热的场协同原理从不可压缩流动推广至高超声速化学非平衡流动中。结果表明,高超声速化学非平衡层流与湍流的热流密度取决于流动的当地单位体积的动量与单位质量总焓梯度的协同。用当地单位体积的动量与单位质量总焓梯度的协同研究高超声速化学非平衡流动的壁面传热问题,对层流流动下的对流传热,不但计及了高超声速化学非平衡流的密度变化对热流密度的影响,而且包括了静焓梯度、压力梯度、边界层内的分子黏性剪切效应对热流密度的作用;对湍流问题,除了上述层流流动各项对热流密度的影响外,还计及了雷诺剪切应力对热流密度的作用。考虑到高超声速化学非平衡流静焓的定义,高超声速化学非平衡层流及湍流的场协同同时计及所有组分的平动能、转动能、振动能及电子能等梯度的贡献。     

考虑探测构形的多飞行器协同探测与制导一体化设计

针对多飞行器协同拦截机动目标时几何构形会影响协同探测和制导效果的问题,基于最优控制理论提出一种考虑探测构形的协同探测与制导一体化设计方法。基于飞行器相对运动学、动力学方程和双视线协同探测原理,建立了协同拦截模型。在制导设计中引入视线分离角参量以调制协同探测几何构形、减小相对距离探测误差,从而在制导全程增强协同探测效果。将相对距离协同探测结果应用到剩余时间和制导律解算中,基于最优控制理论实现协同探测与制导环节一体化设计。仿真结果表明：在目标进行不同程度机动的情况下,与修正比例导引律相比,所提方法在协同探测和制导方面均具有明显优势。     

主辅拦截器协同制导方法研究

随着现代导弹技术的发展,导弹的突防能力越来越强,对导弹的防御难度也逐渐增大。为增强拦截器的杀伤力并降低成本,可利用主辅拦截器协同制导对目标进行拦截。建立了拦截器与目标的相对运动模型,通过对运动方程进行线性化分析,发现协同制导问题实质为具有终端时间限制条件的导引问题,该问题可转化为线性化系统的最优控制问题。利用最优控制中的极小值原理设计了时间协同制导律。仿真结果表明:该制导律可实现多枚拦截器在同一时刻拦截目标的协同制导要求。     

航天电子对抗技术研究进展

从电子侦察、电子进攻和电子防御三方面介绍了航天电子对抗的概念与内涵,分析了航天电子对抗的意义和需求,探讨了航天电子对抗技术的发展现状与发展趋势.     

无余量装配技术在复合材料机身结构部段上的应用

提出了在复合材料飞机部段装配过程中采用无余量装配的方法。在产品设计和制造过程中采用数字量传递的方式可减少误差积累,提高协调精度。关键零部件的装配、工装制造等采用激光跟踪仪等数字化测量设备可以确保精确性,并能在装配工艺设计阶段就考虑零部件间的协调安装精度及公差分配要求。通过分析复合材料部段装配特点,并以复合材料机身典型结构为例进行应用研究,阐述了在三维数字化装配过程中具有协调关系的关键零部件无余量装配的工艺流程、方法,从而可实现零部件一次装夹、加工及无反复装配,使装配质量具有良好的稳定性。     

基于MBD的飞机装配工装协同变更方法

装配工装在飞机产品生产过程中处于飞机设计的下游,受到飞机装配件设计及其装配工艺的影响以及飞机生产准备周期限制,时间紧迫,任务繁重。传统的飞机装配工装以文本、二维图形式表达为主,信息是静态的,缺乏唯一的数据源易导致飞机-装配工装协同变更管理效率低、准确性差,针对以上问题提出一种飞机-装配工装协同变更方法:利用基于模型的定义(Model based definition,MBD),建立了飞机和装配工装MBD模型关系架构,并结合相关的变更传播计算方法实现了飞机设计结构变更对装配工装变更影响的主动、自动化预测和分析。通过一套飞机壁板开口加强框的装配工装变更设计实例验证了该方法的可行性。     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

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。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。