军队院校装备课程群建设探索与实践

立足军队院校装备课程的特点及岗位需求,采用课程群组的概念,开展航空军械装备课程群建设探索与实践。在改革探索实践中,坚持“工作过程导向”的职业教育理念,基于知识技能融合、能力素养主导,构建了全新课程教学体系和实战化、信息化教学条件,探索了多样化的教学方法及考核评价方式,重视课程思政元素在课程群中的有机融合,逐渐形成了教学资源丰富、教学效果突出、建设成果丰硕的课程群。

基于威胁等效和改进PSO算法的UCAV实时航路规划方法

为解决无人战斗机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)实时航路规划问题,通过对各种威胁等效为雷达威胁,威胁分级和每级分层次的处理方法,得到每个威胁的击毁和击伤作用距离。建立UCAV简易的二维模型,利用其飞行姿态与雷达散射截面积(radar cross section,RCS)之间的关系,得出以探测概率为基础的威胁代价函数。最后运用自适应Meta-Lamarckian学习策略的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对方法进行实时性仿真测试,结果表明此方法的有效性。

考虑气动干扰的导弹内埋式发射弹道研究

针对导弹从内埋武器舱发射后受到复杂气动干扰对初始弹道和自控终点散布产生影响的问题,研究了计算流体力学(CFD)与六自由度方程联合数值仿真方法,建立了载机和导弹的计算模型,编写了弹道程序,基于动网格技术,准确模拟了导弹的运动过程,获得了在发射初始无控段导弹的受力、位移和姿态角等参数,并为有控弹道自控终点散布仿真提供初始条件。仿真结果表明,气动干扰对内埋导弹发射后初始弹道和自控终点纵向、侧向散布影响明显。该研究可解决导弹气动与运动紧密耦合的问题。

合成射流数值模拟方法对比

为了得到最佳的合成射流模型用于合成射流主动流动控制的数值模拟研究,通过求解二维非定常RANS方程,在网格和边界条件等一致的情况下,对比研究了出口速度模型、单连通域模型和动边界模型等3种合成射流模拟方法的优缺点和适用范围,并与实验结果进行对比分析。结果表明:3种模型对射流的速度都有较好的捕捉能力,在考虑激励器振动膜运动的空间分布与时间分布因素的基础上,动边界模型包含对激励器腔体体积变化率建模,对合成射流漩涡空间分布和强度分布有准确的捕捉能力,是数值模拟应用的理想模型。

基于战斗机可攻击范围的目标编群研究

考虑到战斗机的自身能力属性对目标编群的限制,为使目标编群具有全面性,引入了战斗机可攻击范围的概念,并分析其影响因素。对目标的信息运用图论的方法进行了处理和存储。定义了包含位置、速度和威胁指数等参数的广义欧式距离,运用最近邻法和以目标角度为启发信息地全局A*搜索算法对目标聚类分群。通过算例验证,这种方法能够有效地获得目标的群数进而实现对目标分群。

基于Fluent/Simulink的导弹内埋发射协同仿真

针对导弹从内埋武器舱发射过程中存在的气动与运动紧密耦合的问题,为获得准确的弹道参数并进行控制,结合Fluent和Simulink各自的优点,利用Fluent的Journal文件和Simulink的S函数,通过共享数据文件的方式开发了两者的数据接口,建立了并行协同仿真平台。建立了通过舵面控制导弹运动的模型,对比仿真了导弹在无控和闭环控制情况下从内埋武器舱发射时的空气动力特性和弹道特性。仿真结果验证了并行协同仿真的可行性,表明舵面控制能够有效改善内埋导弹的初始弹道特性。

不确定环境下的多无人机协同搜索航路规划

为解决多架无人机(UAV)在不确定环境中搜索目标的问题,根据多UAV协同搜索的基本原则,建立了多UAV协同搜索的环境模型和UAV运动模型,提出了一种满足UAV机动限制和适应数据通讯延迟的协同路径决策算法。根据先验知识将环境分为未知环境,已知环境和禁飞区,设计了搜索回报函数,引导UAV对未知环境进行搜索,对已知环境进行规避;提出了禁飞区回避决策,实现了UAV对禁飞区的完全回避。最后进行了仿真实验,并与2种非协同搜索算法的仿真结果进行了比较,结果表明,本文提出的协同搜索算法的有效性。

超音速带弹武器舱气动特性数值研究

采用大涡模拟（LES）和计算声学FW-H方程相结合的方法,研究了带弹武器舱在超音速条件下的气动特性,建立了计算模型并验证了网格的可靠性。计算结果表明：带弹武器舱的流场由于导弹的分隔而形成3个独立旋涡,静压系数沿流向总体呈先减小后增大分布;流场噪声声压级比空腔流场低5~6 dB,最大声压级出现在弹舱后壁面两侧区域,声压级峰值频率小于200 Hz;流场噪声产生于舱口剪切层的自持振荡,在导弹头部和弹舱后壁面之间区域存在＂脱落涡—声波—反射声波—新脱落涡＂的循环。研究结果对建立适用于超音速带弹武器舱的流场控制方法有参考意义。

从“阿法狗”到“阿法鹰”——论无人作战飞机智能自主空战技术

对比谷歌"阿法狗"围棋程序提出了"阿法鹰"——无人作战飞机(Unmanned combat aerial vehicle,UCAV)智能自主空战技术.分析了UCAV智能自主空战的必要性;概述了UCAV智能自主空战技术的研究思路;分别从空战知识获取与自学习、智能空战决策、自主综合控制和技术验证方法等4方面阐述了UCAV智能自主空战的关键技术;最后讨论了该技术的考核评价标准并进行了总结.

无人机自主空战战术决策仿真系统设计与实现

为满足无人机自主空战战术决策方法研究的需求,设计开发了一套用于战术决策算法验证的仿真系统。根据OODA空战理论提出了仿真系统的功能要求,设计了仿真系统的工作原理、多层次模块化的技术方案和各功能模型之间的数据交互关系。采用基于DDS的分布式仿真技术开发了仿真系统的整体架构,建立了无人机、雷达和导弹等核心模型,通过C++编程完成了仿真系统开发。实验结果表明,该仿真系统模块化程度高,数据交互的实时性和稳定性强,能够为无人机空战战术决策算法的开发和验证提供高效可靠的支撑。

关于加快推进军队院校装备课程建设的思考

立足军队院校装备课程特点及岗位需求,剖析装备课程建设现状,就如何加快推进军队院校装备课程建设提出相关建议,以期能为军队院校推进装备教学改革,有效提升装备教学质量提供借鉴和参考。

基于机动单元库的TSO-GRU-Ada机动轨迹预测

机动轨迹预测是自主空战中的一个重要组成部分。针对无人战斗机机动轨迹预测精度低且时耗过长的问题,提出一种基于机动单元库的自适应集成三角优化门控循环神经网络预测方法。建立无人战斗机3自由度模型,解决轨迹数据来源问题;通过4种轨迹特征,将轨迹分为平面机动、空间左转弯机动和空间右转弯机动三类,构建21种基本机动单元;介绍门控循环神经网络,为避免网络梯度优化陷入局部最优,引入三角搜索优化算法更新网络内部权值和偏置。为提高预测精度,采用自适应增强算法构建强预测器;通过实验选取预测器最优参数,在不同机动单元情况下进行预测,预测精度较高且均能满足时耗要求;为检验在机动轨迹上的预测性能,从空战训练测量仪中选取一段轨迹,与5种不同预测模型进行对比。研究结果表明,所提模型的预测精度最佳。

基于卷积神经网络的无人作战飞机飞行轨迹实时预测

飞行轨迹预测是空战技术的一部分,预测方结合轨迹预测结果可以选择出更有预见性的机动。为快速、准确地获得无人作战飞机在未来时刻的位置,提出了基于卷积神经网络的飞行轨迹预测方法。原始动力学模型不能正确仿真滚转角有偏差的筋斗机动,采取限制角速度的方式对该模型进行改进;使用改进后的模型在不同条件下进行飞行仿真,得到大量轨迹样本;训练并测试具有不同层数和卷积核数的网络,从中找出预测误差最小的网络;对比卷积神经网络与长短时记忆网络、循环神经网络、全连接网络的运算速度和误差,结果表明:卷积神经网络预测方法在没有增加运算用时情况下,0.25 s后的平均预测误差在x轴方向约为4.2 m,y轴方向约为8.0 m,z轴方向约为19.5 m,且误差均小于其他3种方法。

基于深度神经网络的无人作战飞机自主空战机动决策

机动决策是决定无人作战飞机空战成败的关键因素。为提高空战获胜概率,提出用深度神经网络进行决策。构建了36种机动动作,通过飞行仿真,得到由当前态势、控制量和未来态势构成的样本;用样本训练深度神经网络,使其能够根据当前信息快速准确预测未来态势,设计了决策目标函数和态势评估函数,空战过程中,利用训练好的网络预测所有动作对应的未来态势,根据决策目标函数从中选出最优动作;在不同初始条件下,分别与采用简单机动和自主机动的敌机进行空战仿真,并对空战态势进行评估。结果表明,所提方法在均势时能通过较少的动作获得空战胜利,在劣势时能通过一系列机动获得优势,且决策用时缩短了9 ms.

基于犹豫模糊集的毁伤效能评估方法

将犹豫模糊集(HFEs)与一种模式识别的等级评估方法相结合,改进了评分矩阵,并利用客观犹豫模糊熵权重与主观赋权线性组合的方法,构建了一种模糊环境下的新目标函数,提出一种能够融合不同专家评分差异的毁伤评估方法。构建了舰载激光武器对抗无人机的毁伤模型,考虑在有3个评分专家的情况下,对比了所提到的线性综合权重法、熵权法、CRITIC法,根据所提评估方法分析了样本对不同等级的隶属度和易损性,结果表明:该方法可以全面反映3个专家的评分意见,减小传统评估方法中不确定性和主观因素的影响,得到确定的组合权重和隶属度。

用门控循环单元实时预测空战飞行轨迹

为了提高飞机飞行轨迹预测准确率、确保轨迹预测实时性,提出使用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)预测轨迹。对不同条件下的不同机动动作进行飞行仿真,得到大量轨迹样本。设计具有不同层数和神经元个数的网络,用得到的样本对其进行训练。选出在测试集上误差最小的网络结构。对比GRU网络、循环神经网络和反向传播网络的相对误差和预测用时。引入坐标变换矩阵,使轨迹预测不受航向和坐标系影响。对比3种方法在一段频繁变化的轨迹上的绝对误差。结果表明,所提方法的平均绝对误差在x轴上约为18 m,在y轴上约为11 m,在z轴上约为22 m,显著小于另外两种方法,且平均预测用时约为2.4 ms,满足实时性要求。

自适应预测权重的空战鲁棒机动决策方法

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定性问题,利用可达集理论对目标机动意图和状态提前预测,同时采用自适应预测权重系数对无人作战飞行器的攻击和防御进行调整。最后,利用改进的共生生物优化算法对机动决策控制量寻优。仿真结果表明,无人作战飞行器运用该方法能够生成一条理想的近距攻击占位轨迹,实现近距自主空战攻击占位。

美军无人空战装备智能化发展动态及启示

美军无人机在军事行动中发挥了巨大作用,且数量规模和智能化水平在不断攀升。为抢占无人智能化作战新的制高点,美军开展了一系列新的研究试验。从美军现役无人机装备出发,分析了其主要作战运用特点以及优缺点。针对美军装备无人智能化发展新动态,重点分析了自主空中加油“、忠诚僚机”、弹群协同、算法战、先进作战管理等软硬件方面取得的重大进展,并总结了其无人智能化发展呈现出的新规律、新特点。从空战理论、能力技术和装备体系3个方面,提出了应对无人智能化装备发展的思考建议。

基于MEMS传感器的手持电动工具运动状态三维定位监测系统

为了实时了解手持电动工具的运动状态,及时判断其是否处于安全状态,该文通过集成三轴MEMS加速度计和三轴MEMS陀螺仪传感器,构建了由手持电动工具运动角速度与加速度信息采集模块、原始数据读取及初步解算与判断处理单片机模块、将转换信号发送至上位机的串口模块、蓝牙无线传输模块、轨迹与姿态进一步解算优化的上位机等组成的手持电动目标运动状态的三维定位监测系统,该系统可将手持电动工具实时监测所获运动状态与预先建立的安全运行状态下的可行域数据库比较,判断手持电动工具运动是否处于安全状态,可作为后期手持电动工具安全控制技术开发的监测预警平台。

美国加息为什么会让人民币贬值

2016年12月15日，美联储宣布加息25个基点，美国联邦基金利率从0.25%-0.5%上升至0.5%-0.75%，这是美国近十年来首次加息，而新任总统特朗普的上台，将使美国未来的加息周期更明朗化。本文将具体分析美国的加息所导致的人民币贬值。