基于改进凸优化算法的多机编队突防航迹规划

为更好地发挥多机编队在低空突防作战中的优势，对已有的凸优化算法进行改进，提出一种多机编队低空突防航迹规划方法。首先，根据低空突防任务特点进行问题建模，包含多机编队航迹规划模型、障碍物模型以及任务分配评估模型。其次，提出基于匈牙利算法的集群任务分组概念，设计更符合战场需求和运动学规律的预规划航迹。之后，考虑新类型的外部障碍物和不同任务小组间的组间避障，通过对约束进行合理的近似与凸优化，实现多机安全飞行。最后，通过对比仿真，验证所提改进方法的可行性和有效性。结果表明，改进后的航迹规划算法能实现对低空突防任务的合理分配，求解效率和成功率均有所提高，对新加入的障碍有良好的避障效果。     

有人/无人机协同系统的目标定位方法

针对有人/无人机协同系统,首先,根据目标精确打击的任务特点对其组成和作战流程进行讨论,并将快速精确定位作为研究的核心问题;然后,引出基于观测向量投影点的目标定位方法,根据投影点分布的不同,建立完整的优化模型,并利用ISIGHT组合优化进行最优解的快速搜索;最后,利用地面站及三架无人机组成的模拟协同系统进行飞行试验.试验结果表明:本定位方法的计算精度和效率较高,平均误差在10m以内,耗时仅为0.76 s,相比传统单点定位和多点定位法具有一定的优势.并且通过验证定位误差是由测量输入误差所致的假设.     

基于Bi-BPNNs的船舶轨迹修复模型

为了解决船舶轨迹数据的异常和丢失问题,辅助轨迹复原和情景推演,提出一种双向学习模型,用于修复船舶轨迹.从AIS(Automatic Identification System)报文中提取航行船舶的上下文轨迹特征向量,改进基础BP(Back Propagation)神经网络的拓扑结构,构建具有双向预测功能的BP神经网络(Bi-BPNNs)模型,修复缺失的轨迹数据.使用长江干线航行船舶的真实轨迹数据对构建的模型进行验证和分析,通过与基础BP网络和常用线性插值方法的对比,证明Bi-BPNNs模型在船舶轨迹修复上具有更好的性能和效果.     

二醇扩链剂对聚醚型热塑性聚氨酯性能的影响

以聚醚多元醇为软段,4,4′-二苯基甲烷二异氰酸酯(MDI)和不同小分子二元醇为硬段,采用预聚体法合成热塑性聚氨酯(TPU)。研究了异氰酸酯指数、不同扩链剂以及混合扩链剂的物质的量比对聚醚型热塑性聚氨酯性能的影响。结果表明,当异氰酸酯指数为1.02时,热塑性聚氨酯的综合性能最佳;一缩二乙二醇合成的TPU具有最佳的力学性能,而双酚A合成出来的TPU具有优异的熔体流动性,当双酚A与一缩二乙二醇的物质的量比为1/3时,聚醚型热塑性聚氨酯在保持一定力学性能的同时又具有较好的熔体流动性。