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大质量动能块高速冲击可有效引爆导弹战斗部内部装药,是防空反导的重要技术手段.为提升对战术弹道导弹的拦截能力,揭示动能块对带壳装药的冲击起爆规律,掌握高能炸药装药冲击起爆阈值,开展动能块对带壳高能炸药装药冲击起爆效应仿真研究.首先,基于已有文献和目标特性分析设计带壳装药靶标,考虑HMX基高能炸药的广泛应用,装填HMX和PBX-9404两种高能炸药,其迎弹面为厚度10~40mm的4种典型厚度钢,选择合理材料模型参数,构建冲击起爆效应数值仿真模型;然后,通过数值仿真模拟带壳装药在钨合金块高速冲击下的响应,获得着角0°~80°下装药冲击起爆速度阈值;基于仿真结果分析不同着角及壳体厚度下装药的起爆阈值变化规律,构建冲击起爆速度阈值计算模型.研究结果表明:HMX炸药冲击起爆速度阈值呈现两个阶段,当着角小于50°或壳体厚度小于30mm时维持在1175~1525m/s之间,当着角或壳体厚度继续增加时增幅剧烈增大至接近300%;PBX-9404炸药冲击起爆速度阈值在35~1475m/s之间,随着着角和壳体厚度的增加而增大,着角大于50°后增幅显著提升至200%,与壳体厚度增加近似线性相关;构建冲击起爆阈值速度预测模型,对HMX和PBX-9404炸药的拟合相关系数R2分别达到0.93和0.90.研究结果可为拦截型反导战斗部设计提供支撑.
防空反导动能块带壳装药冲击起爆数值仿真
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针对空面导弹以一定的落角攻击固定目标的问题,用最优控制原理求得了制导律.在求解过程中将非自治系统转换为自治系统,避免了剩余飞行时间的估算问题.求得的最优控制制导律可以转换为偏置比例导引律的形式,两种导引律的本质是相通的.最优控制制导律的仿真结果表明,上述制导律能够以设定的落角命中目标,且在一定的参数条件下,制导飞行末端的加速度值较小,具有战术使用意义;附加导弹过载限制和简化形式的制导律对整个导弹飞行轨迹的影响有限.
弹目距离落角约束最优制导律
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空空导弹作为现代空战的核心武器,其技术演进与实战运用深度绑定,深刻重塑了现代空战形态.本文梳理自20世纪50年代以来空空导弹的发展历程,以国外典型空空导弹的实战运用为案例,按"初代尾追攻击、二代射程扩域、三代全向格斗、四代智能拦截"的四代划分体系,分析各代导弹在制导技术、动力系统、抗干扰能力等方面的技术特征及实战效能.本文通过分析空空导弹的实际运用案例,揭示其"需求牵引技术,实践检验效能"的规律,印证"实际需求牵引技术迭代"的发展逻辑,可为下一代空空导弹的智能决策、全域协同技术研发提供实证依据,也可为现代空战战术优化提供参考.
空空导弹代际演进实战效能
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针对现有识别模型静态融合策略自适应差、评估体系单一且与动态对抗需求脱节的问题,构建了面向实战的"识别精准度-抗干扰稳度-决策时效性-模态互补性"四维评估体系,并提出可动态适配战术想定的作战效能综合指数(operational effectiveness composite index,OECI).设计了一种面向复杂对抗环境的反舰导弹多模态动态注意力融合网络MDA-Net.通过异质特征解耦、交叉模态注意力动态加权与层级化门控决策机制,实现了干扰环境下多源信息可靠性的自主评估与自适应融合.仿真实验表明:在模拟的强对抗及模态缺失场景下,MDA-Net的OECI显著优于传统多层感知机与卷积神经网络基线模型,表现出优异的综合识别性能、抗干扰韧性与环境适应性.构建的"评估体系-识别模型-战术适配"完整范式为反舰导弹智能识别系统的设计与效能评估提供了系统的理论方法与技术支撑.
反舰导弹自主识别多模态融合特征工程效能评估智能化作战
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在现代信息化战争中,多智能体系统对实现一体化作战能力具有决定性作用.本研究聚焦空基网络化作战系统中的智能体博弈策略,以空战集群杀伤链即统一战斗机、预警机、无人机与导弹的智能协同框架为核心研究对象.通过分析多智能体系统如何优化探测、决策与打击效率,揭示其在应对空战复杂性、不确定性与对抗性态势时的网络化博弈对抗机制.
多智能体系统杀伤链优化空战战术深度强化学习网络化博弈对抗
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随着无人机空战逐渐从近距格斗向超视距(Beyond-visual-range,BVR)作战演进,导弹发射与命中目标之间存在较长的时间间隔,导致多智能体强化学习在空战决策中面临严重的奖励稀疏与延迟奖励问题.为解决这一难题,本文提出了一种基于多智能体近端策略优化(Multi-agent proximal policy optimization,MAPPO)的改进算法.首先,引入基于专家规则的发射控制机制(MAPPO with launch constraints,MAPPO-LC),通过约束导弹发射的距离、高度和冷却时间,限制智能体的导弹发射策略,有效缓解其在训练初期的无效探索;其次,在此基础上提出了一种带奖励回传机制(MAPPO with reward return,MAPPO-RR)的算法,该算法将导弹发射与命中目标时间作为关键节点,通过奖励重塑的方法,将最终的命中奖励按比例跨时间步回传至导弹发射时刻.仿真对抗实验表明,MAPPO-RR算法不仅能够促使智能体自主学习到先敌发射、协同制导等典型的多机协同战术,且在与专家策略的对抗中实现了超过75%的稳定胜率,其采样效率和策略收敛速度较MAPPO基线方法提升了55%.本文研究表明,将专家先验知识与奖励重塑机制结合,能够有效解决超视距空战中稀疏奖励和奖励滞后的问题,显著加速算法收敛并提升策略胜率.
超视距空战协同决策多智能体强化学习延迟奖励奖励重塑
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为保护目标免受导弹探测与制导技术的威胁,提高人员及装备的战场生存能力,深入研究了无人机烟幕干扰弹的协同投放策略,旨在通过优化投放参数与干扰时序,争取最大化遮蔽持续时间.采用空间几何-运动轨迹综合建模方法,引入贪心策略(GS)引导的粒子群优化(PSO)算法,综合考虑多种约束条件量化了有效遮蔽时间,由此构建了一套完整的烟幕干扰弹投放决策框架.在数值模拟中,针对5架无人机协同干扰3枚来袭导弹的典型场景,通过GS-PSO算法优化得出的策略实现了总计15.4 s的有效遮蔽时间.结果表明,结合物理建模与智能优化算法的投放策略,可为复杂战场环境下烟幕干扰资源的动态调度与协同决策提供理论支持与实践参考,在光电对抗、无人机战术应用等领域具备重要应用价值.
烟幕干扰弹投放策略多机多弹协同干扰模型
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如何缩短飞行器的设计周期是我国航空航天领域亟待解决的难点问题,其中,气动设计是飞行器设计的关键环节,快速精确获取飞行器气动特性可有力加速概念设计方案的迭代改进.因此,基于中国空气动力研究与发展中心现有气动数据库,利用"1+N"模式的深度神经网络建模算法,构建来流参数、气动外形到表面压力分布数据的映射关系.为提升预测精度,结合压力分布数据原有的物面网格划分信息,改进点云分割PointNet++算法,准确识别导弹不同部件,自动增加不同部件的标签特征.测试案例表明,采用改进的点云分割算法和"1+N"模式的深度神经网络建模算法,战术导弹全弹表面压力分布预测平均相对误差(MRE)基本控制在 10%以内.所提算法建模效率较高,适用于各类复杂外形飞行器的压力分布预测,具有较好的工程应用前景.
战术导弹压力分布预测点云分割深度神经网络PointNet++算法
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2026年2月28日,美国和以色列联合对伊朗发动名为"史诗怒火"和"雄狮怒吼"的空袭行动,斩首了包括最高领袖哈梅内伊在内的多名伊朗高层领导人.而就在遭到空袭后的数小时内,伊朗伊斯兰革命卫队下属的导弹以及无人机部队就立刻展开了对美国和以色列的反击,伊朗官方将反击行动称为"真实承诺"-4.由此,可以被称为美以-伊战争的新一场中东战争,终于全面爆发.
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2026年3月,部署在约旦穆瓦法克·萨尔蒂空军基地的AN/TPY-2反导雷达阵地在美伊冲突中遭到袭击,引起了国际媒体和军事分析机构的关注.该型雷达是"萨德"反导系统的核心传感器之一,承担远程探测和目标跟踪任务,其运行状态直接关系到区域导弹防御体系的预警与拦截能力.伊朗在反击行动中的打击过程、战术特点及其行动对区域导弹防御体系的影响值得分析.
