目标特性在导弹引战配合仿真中的应用

目标特性在导弹引战配合仿真研究中占据十分重要的地位.对目标的运动、几何、散射、结构和易损等特性在仿真系统中的应用进行了全面系统的研究,建立了目标特性的几何与数学模型.介绍了目标运动特性在坐标转换矩阵和引信最佳延迟时间设计中的应用;目标几何与散射特性在目标探测和识别中的应用;以及目标结构和易损特性在目标毁伤评估中的应用等.通过仿真实例,说明了目标特性在导弹引战配合仿真中的具体应用情况.对于建立类似的弹目交会仿真系统具有一定的借鉴意义.     

基于概率突跳和模拟退火的改进自适应微粒群算法

在两种微粒群算法分析的基础上.针对算法存在局部最优和后期振荡的现象.提出一种改进自适应微粒群算法.新算法引入概率突跳因子改变了原算法中微粒的速度更新公式,引入模拟退火接受准则抑制了概率突跳的不可控制性.典型函数寻优结果表明.新算法能很快地收敛到全局最优解,大幅度降低了达到最优值所需要的迭代数,同时提高了算法的收敛率和收敛精度,在跳出局部搜索的能力上远优于标准微粒群算法和自适应微粒群算法.稳定性好.     

一种偏转弹头控制系统方案研究

偏转弹头控制是一种新型的快速响应控制技术,与传统的舵控制不同,它具有高机动性、控制响应时间短、良好的气动特性等优点.根据一种弹头偏转机构方案,对偏转弹头控制系统进行了研究,建立了一种简单、合理的偏转弹头控制系统方案,通过坐标转换推导出弹头偏转控制规律;初步研究了偏转弹头控制导弹的气动特性,并与传统的舵控制导弹进行了比较,计算结果表明,偏转弹头导弹具有更高的控制效率,且在高超声速条件下,仍然维持较高水平.     

求解黑箱优化问题的动态模式跟踪抽样算法

针对当前复杂工业领域设计过程中存在的计算密集型黑箱优化问题,提出一种改进的动态模式跟踪抽样算法.算法基于线性样条函数进行全局近似,通过随机抽样过程产生逐步逼近全局最优区域的设计点,并利用二次响应面函数进行全局收敛判定.引入动态加速因子来增强算法的全局搜索能力和函数适应性,并采用改进的修正复相关系数进行动态加速因子更新和响应面拟合精度判定.标准测试函数表明,相比于遗传算法和模拟退火等启发式算法,动态模式跟踪抽样算法在减少目标函数评估次数和收敛成功率上均具有较大的优势.     

跳跃式弹道方案设计及优化

目前,弹道导弹面临的主要问题之一是突防技术落后于反导技术,因此,突防技术的迅速突破是提高弹道导弹生存能力重要手段。从延缓导弹防御系统的早期预警时间着手,将传统弹道导弹的抛物线弹道中段设计成有多个波峰的跳跃式弹道,使得探测系统在导弹再入大气层之前,很难准确探测和计算导弹的落点,从而大大地提高了弹道导弹的突防能力。以某导弹为原型,增加可两次点火的末级发动机,改装成具有跳跃能力的地地弹道导弹,并通过弹道优化,寻找平均跳跃幅度最大时导弹的飞行方案。     

基于多学科设计优化技术的导弹方案设计

多学科设计优化技术当前主要作为传统设计过程的补充,存在较大的局限性.为此,在导弹方案设计全过程引入了多学科并行设计思想,建立了包含两阶段的多学科设计优化流程,在多学科设计阶段形成基准方案,在多学科优化阶段完成基准方案的可行化与最佳化.建立了支持两个设计阶段的五种模型,并分析了基于这些模型描述多学科设计和多学科优化问题的方法.根据所研究的设计流程和建模方法,提出了建立四层体系结构的总体设计软件框架的思想.最后,在Visual C++开发环境下,开发了面向导弹总体设计的多学科设计优化原型系统.     

中相对分子质量PIB对LDPE和PS流变行为影响

利用HAAKE转矩流变仪和毛细管流变仪研究了低密度聚乙烯（LDPE）／q7相对分子质量聚异丁烯（HB）和聚苯乙烯（PS），PIB共混体系的流变行为，讨论了PIB含量对LDPE／PIB和PS／PIB共混体系的扭矩、剪切黏度、剪切应力及非牛顿指数（n）的影响。结果表明，随着w（PIB）的增加，共混体系的扭矩、剪切黏度下降，n增加，但仍为假塑性流体（n小于1）。其中，进入平衡态后LDPE／PIB体系的扭矩从5．6N·m降到4．5N·m；PS／PIB体系的扭矩从3．2N·m降到2．5N·m。     

多学科设计优化方法比较

多学科设计优化(MDO)是当前复杂系统设计研究中一个最新、最活跃的领域，而多学科设计优方法是多学科优化技术体系的研究核心。文中对具有代表性的三种多学科优化方法一多学科可行法(MDF)、单学科可行法(IDF)和协同优化方法(CO)进行比较．阐述了各种方法的结构体系及其特点，并且通过一个耦合的多学科问题来说明三种方法的集成过程。     

基于概率突跳和模拟退火的改进自适应微粒群算法

在两种微粒群算法分析的基础上,针对算法存在局部最优和后期振荡的现象,提出一种改进自适应微粒群算法.新算法引入概率突跳因子改变了原算法中微粒的速度更新公式,引入模拟退火接受准则抑制了概率突跳的不可控制性.典型函数寻优结果表明,新算法能很快地收敛到全局最优解,大幅度降低了达到最优值所需要的迭代数,同时提高了算法的收敛率和收敛精度,在跳出局部搜索的能力上远优于标准微粒群算法和自适应微粒群算法,稳定性好.