飞机隐身和反隐身 话题提出人:李光天

本文介绍了发现隐身飞机的主要方法,包括利用雷达发射脉冲信号并分析回波功率与距离的关系。文章还探讨了两种主流隐身技术——吸波涂料与规则表面控制反射,并提出了使用中长波雷达及多雷达数据融合等反隐身手段。
        飞机反隐身的目的是发现隐身的飞机,这就需要先分析隐身的办法,而分析隐身的办法则先需要知道发现飞机的办法。
        发现飞机的办法主要依靠雷达发射脉冲信号(功率非常之高,据说可以烤鸡),脉冲信号从飞机反射回来形成一定形状的波形,由此可以判断飞机的存在。这里有一个原理即回波的功率与距离的四次方成反比,原因是发射波是以球面(或者扇面)形式存在,而反射波也是以球面(或者扇面存在)于是功率的分布也就是以球面形式存在,到达飞机的功率只是发射功率在球面上的一部分,同样这一部分通过反射到达雷达也只是反射后功率在球面上分布的一部分,于是根据球面面积计算公式(4PiR*R)就可以得出该原理。
        主流的隐身办法有四种(只列举了两种,待补充):使用吸波涂料、使用规则表面控制反射角度。由于吸波涂料的厚度非常薄,根据波的吸收原理,这种厚度可以吸收其厚度4倍波长的电磁波,而这种电磁波正是雷达普遍采用的频率,故能达到隐身效果。而规则反射则使飞机经过反射的电磁波无法到达雷达从而避开雷达的监视。
        基于上述两种隐身办法的理解可以提出新的反隐身办法,其一就是使用中长波作为雷达探测频率,通过这种中长波可以很好的避免涂料吸收的隐身办法;其二就是使用各雷达站同时处理所接受的数据集中判断飞机的存在,即使飞机将探测波反射到其他地点仍可以通过其他雷达探测飞机的存在。
 
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合群:具备一定机器学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器控制、运动学六自由度机械臂ANN工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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