一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用

分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障     

用Visual FoxPro进行动态界面的设计

本文介绍用 Visual FoxPro的定时器。标签、按钮等控件和控件的属性、方法、事件等在界面上设计动态字幕、动态按钮等若干动态效果的方法。     

星上计算机几种离散化算法的比较

本文陈述并比较了连续时间系统的各种时间-离散化方法,认为阶跃响应不变(或零阶保持器)法比较适于工程实际应用.对分子分母均为二阶连续系统,分母阻尼系数D_2大于1.0、小于1.0或等于1.0这三种情况分别给出了用阶跃响应不变的时间-离散化法得到的差分方程和状态空间方程各项系数的解析计算式.讨论了差分方程形式和状态空间方程形式的等价性问题.最后说明了一个带有液体晃动和太阳帆板挠性特性的三轴稳定卫星姿态控制器是相当复杂的,星上计算机的工作量也是相当大的,因此要防止计算机出现计算饱和问题并同时注意到截断误差问题.     

石墨渗铜喉衬材料的微观结构与抗热震性能

采用粗粒级高强石墨加压渗铜工艺，制备了石墨渗铜(CIG：copper-impregnated graphite)喉衬材料。对其微观结构与抗热震性能的关系进行了研究。结果表明，由于渗铜提高了原石墨的热导率及整体增韧的综合效果，使石墨渗铜材料比通用的5种石墨材料具有更好的抗热震性能，更好地适应了小型高性能战术导弹、航天飞行器高压强大流量SRM对喉衬材料的要求。     

潜在电路计算机辅助拓扑识别系统应用研究

潜在电路计算机辅助拓扑识别应用系统是提高航天控制系统安全性及可靠性的分析工具。它对查询火箭等控制系统潜在路径，保证其安全性与可靠性具有非常重要的意义。重点介绍基于推导出的网络树拓扑模式识别算法与图形生成算法所设计的具有工程使用功能的计算机辅助拓扑识别应用系统。     

飞行器振动智能分析与诊断

本文通过综合多个领域知识，引进功能特征描述概念，运用证据理论，提出了对飞行器等复杂系统进行分析诊断的一个新方法并初步完成了专家系统原型，通过具体实例，再现了故障现象     

传输型光学遥感器超模式斜采样新方法研究

文章简要介绍了超模式和斜模式采样的概念，结合超模式采样技术和斜模式采样技术，提出了一种新的传输型光学遥感器的采样方法，即超模式斜采样，该方法充分发挥了超模式和斜模式采样的优占、，在图像信噪比保持不变的情况下，地面采样间距大大缩短，遥感图像的空间分辨率可以大大提高。     

求解装箱问题的遗传算法

本文提出了两种求解装箱问题（ＢｉｎＰａｃｋｉｎｇ）的遗传算法。一种是简单遗传算法,它采用等长度字符代码编码方法,使用常规的遗传操作算子。另一种是混合遗传算法,它综合运用解装箱问题的ＦＦＤ（ＦｉｒｓｔＦｉｔＤｅ－ｃｒｅａｓｉｎｇ）近似算法和简单遗传算法。试算结果表明,由这两种遗传算法所得到的装箱方案较一些近似算法所得到的装箱方案都要好。     

一种在线神经网络在补偿飞机模型不确定性误差中的应用

讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法，并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计，对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明，神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，提高了整个控制系统的鲁棒性，而且可以大大简化动态逆控制律的设计。     

大客车局部优化造型对其使用性能的影响

随着车速的提高,汽车在行驶中受到的空气阻力便成为不可忽视的问题,因此与减阻节能相关的汽车优化造型也就显得越来越重要了。由于运动物体所受到的空气阻力系数的大小主要取决于它的头部的形状,因而我们对厢式大客车驾驶室前风窗区的几种不同造型在低速风洞中进行了测力的实验研究。实验结果表明,驾驶室前围不同形式的过渡是影响厢式客车空气阻力的重要因素。其中在适当的风窗倾角下,经过良好的圆化处理后,可使厢式大客车的空气阻力减小27%左右。这不仅节省了燃料的消耗,还可以提高汽车的最大行驶速度,改善其加速和爬坡能力。