未来空域窗弹丸散布中心配置方法

为对付机动目标,未来空域窗射击体制应运而生。未来空域窗的设计构造,是通过对弹丸散布中心进行合理配置实现的。提出了一种新的弹丸散布中心配置方法:散布角均分法,并提出了一种修正的空域窗半径计算公式,解决现有公式计算精度不高的问题。运用仿真算例对其效果进行验证,仿真结果表明,散布角均分法改善了空域窗内的平坦性、扩大了空域窗的有效面积,适于配置未来空域窗内的弹丸散布中心。

基于未来空域窗的高炮点射效力仿真

为了对付机动目标,提高高炮系统的毁伤效能,以完成其担负的防空反导任务,提出了未来空域窗射击体制。以35mm高炮为例,用解析法分别仿真计算了,在集火射击体制和未来空域窗射击体制条件下的点射毁歼概率,并对6种不同目标的毁歼概率进行了统计。统计结果表明,对付小型化目标或机动目标采用未来空域窗射击体制更有优势。

面向士兵体力增强的单兵助力机器人设计

为了解决士兵负重携行时体力消耗过大,易于出现骨骼肌肉损伤的问题,设计了一款士兵体力增强的无动力助力机器人,可实现士兵负重能力与持续作战能力的提升。结合人体运动负重原理,采用相容性的机构设计、变刚度的柔性仿生脊柱设计、四边形铰链式结构的自适应膝关节设计等关键技术,对单兵助力机器人采用了拟人化结构设计,确保了与士兵的有效融合,能够协助士兵在战场上负载装备而不影响其战术动作;利用ANSYS软件对其关键零/部件进行强度分析,以验证整体结构设计的稳定性和正确性,仿真结果表明,单兵助力机器人安全可靠,能够有效协助士兵携行负重。对单兵助力机器人的应用前景进行了分析,对士兵体力增强的研究具有一定的指导意义。

三子样旋转矢量优化姿态算法在捷联惯导中的研究

捷联惯导姿态算法是捷联惯导算法的核心。针对陀螺输出为角增量的情况,设计了旋转矢量多子样算法,并基于圆锥运动环境下,提出了旋转矢量多子样算法。以工程应用为背景,选择采样时间固定不变,在3种圆锥运动情况下,对多子样旋转矢量优化算法进行了仿真比较。结果表明,在满足实时性和精度要求方面,三子样旋转矢量优化算法为有效的工程应用方法。

基于改进模式搜索法的毁歼概率误差参数自寻优组合

针对高炮毁歼概率计算分析中各误差参数的匹配问题,提出了改进模式搜索法。该方法不需要任何目标函数的梯度信息,适用于目标函数比较复杂、不易求导的情况。结合大量的仿真经验,对模式搜索法的终止迭代条件、迭代步长进行了优化。仿真结果表明,该算法在计算精度略微降低的同时,大幅度减少了计算时间,是可行有效的。

一种高炮集火射击快速命中检测方法

高炮作为重要的近程地面防空武器,命中精度是衡量其作战能力的重要指标。为了快速准确地计算出命中概率,尽量避免炮弹在相邻的离散时间点上出现检测遗漏和检测缓慢的情况,本文提出忽略射击间隔对命中概率的影响,根据目标大小确定合理的检测间隔,并提高发射弹数的碰撞检测方法,在检测遗漏和检测时间上找到一个平衡。结果表明,该方法能快速准确地检测炮弹和目标在高速运动下的碰撞问题。

一种改进的l_(p)-RWMKE-ELM故障诊断模型

针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题,通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略,定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型.首先,在p范数约束下,基于各类故障样本自身规模,分别进行了两种自适应的样本权重分配;其次,在每层分类器的优化中,将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合,同时,将样本的权重W更新融入到多核极限学习机的优化进程;最后,通过Adaboost集成策略,自适应提升富含信息的样本在模型中的权重,从而显著提升故障诊断的精度.以6个UCI公共数据集以及1个实装案例为例,进行了故障诊断实验.结果表明,与核极限学习机、加权核极限学习机(使用W((1))和W(2)加权方式)以及多核极限学习机(在1范数和p范数约束下)相比,诊断精度有显著提升;范数约束形式对模型的诊断性能影响有限.