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- 航空集群协同对敌隐身空间目标探测研究
- 作者： 胡利平 梁晓龙 张佳强 朱磊 来源： 计算机仿真 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 收发分置 反隐身 航空集群 空间构型
- 描述： 航空集群协同对敌隐身空间目标探测,可以有效解决单机雷达无法对敌隐身目标实施有效探测的问题,而确定集群反隐身空间构型是难点问题。针对难点问题,提出了使用航空集群任一成员作为发射机,群内其它成员作为接收机,通过空间优化布局,形成对敌隐身目标有效探测的方法。在分析集群协同反隐身空间构型确定的基本原理上,建立了协同探测空域覆盖模型并定义了4项评价指标以及3项评判原则。通过仿真分析,确立了集群反隐身空间优化布局的基本准则。仿真结果表明,将接收机配置在发射机左右两翼附近,基线距离取发射机自发自收探测距离的两倍至四倍,能获得较为理想的集群协同反隐身能力。
- 航空集群多目标群攻击路径规划仿真研究
- 作者： 徐国训 梁晓龙 张佳强 王维佳 来源： 计算机仿真 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法 多目标群攻击 航空集群 多旅行商问题
- 描述： 研究航空集群多目标群对地攻击问题,是实现航空集群作战的重要内容。其中确定对地多目标群攻击的最优路径是难点问题,根据集群多目标群攻击路径规划的研究现状,建立了航空集群多目标群攻击路径规划模型,并将对地多目标群攻击的路径规划问题转化为多旅行商问题(MTSP)。提出基于MTSP-GA的模型解算方法,分别得到单基地和双基地起飞条件下集群最优攻击路径规划结果。仿真结果表明,所提出的基于MTSP-GA的模型解算方法能快速的得到集群最优攻击路径结果,可适用于多基地和多目标群下的集群攻击路径规划。
- 相似理论在航空发动机总体性能仿真中的应用
- 作者： 赵军 来源： 计算机仿真 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 相似理论 换算参数 总体性能
- 描述： 以相似理论为指导研究了外界大气温度、飞行高度和飞行马赫数变化时对发动机总体性能参数的影响，并进行了各换算参数的变化曲线研究。结果表明构建的模型发动机换算燃油流量的最佳θ指数为0.67,该值和发动机型号相关，具体的发动机需要单独优化；同时发现，对于温度参数来讲，即使是同一款发动机，不同截面处的换算温度的最佳θ指数也不一致。通过七个初猜值的相似换算值与换算低压转速的变化规律研究，发现在保持飞行马赫数不变的情况下换算参数的曲线离散性较小，仿真计算中以飞行马赫数为参变量构造多条初猜值曲线，保证迭代计算初值的合理性，能较好的降低迭代次数，提高数字仿真速度。
- 基于C4.5决策树的航空器机翼积冰风险监测仿真
- 作者： 吴涛 王占海 陈奇 熊辉 来源： 计算机仿真 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 积冰参数 航空器机翼 决策树 积冰风险 风险预测 过拟合处理
- 描述： 考虑到传统方法在监测航空器机翼积冰风险时受到积冰参数的影响，导致航空器机翼积冰风险监测频率偏低的问题，提出了基于C4.5决策树的航空器机翼积冰风险监测仿真研究。根据航空器机翼积冰风险值，对航空器的机翼故障区域分类，预测航空器机翼积冰风险，通过计算每一个风险节点相关属性信息增益，形成C4.55决策树的根部和各个节点相关的属性分裂树，完成对航空器机翼积冰风险数据决策树的构建。将原始的航空器机翼积冰风险数据完成多平面分割，过拟合处理航空器机翼积冰风险数据，实现航空器机翼积冰风险监测。仿真结果表明：提出的方法不会受到积冰参数的影响，可有效控制航空器机翼积冰风险，具有更好的风险监测能力。
- 基于涟漪扩散算法的航空器滑行路径优化
- 作者： 吴闯洋 胡小兵 马霁 来源： 计算机仿真 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 混合整数线性规划 涟漪扩散算法 帕累托最优路径 场面优化 路径规划
- 描述： 滑行时间从7107.1s降至6852.1s,减少255s,总完成时间从7153.2s降至6894.1s,减少259.1s,共6架航班的滑行时间得到明显优化。通过案例仿真结果发现，通过改进的涟漪扩散算法得到的帕累托最优滑行路径以符合真实滑行规则为前提，可以有效的优化机场场面滑行路径。
- 航空锂电池模型不确定度量化方法
- 作者： 郭彦峰 郑先成 郑乃嘉 祁璇 来源： 计算机仿真 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 改进型面积度量验证 拉丁超立方采样 概率盒 蒙特卡洛仿真 航空锂电池模型 不确定度量化
- 描述： 航空锂电池模型不确定度决定了以航空锂电池模型为基础的仿真分析结果的可信度。以钴酸锂体系航空锂电池二阶Thevenin等效电路模型为例，通过验证实验，采用基于拉丁超立方抽样技术的蒙特卡洛仿真以概率的形式量化该模型参数不确定度，采用改进型面积度量验证法量化模型形式不确定度，最后采用概率盒的方法将两种来源的不确定度转换到相同的计量单位下。指定置信水平90%,得到模型总不确定度，并根据量化结果指导模型进行改进。