耦合多体系统动力响应计算

由于弹性体与刚体之间的动力耦合，使得耦合多体系统的特征值问题非自共轭，难以用经典的模态分析方法解决含有刚、弹耦合多体系统的动力响应问题。本文以某多体系统为例，建立了耦合多体系统的特征值和边值问题的增广公式，进而求得了用正交的增广特征矢量级数表示的系统对任意激励的响应。     

POGO蓄压器变频降幅特性分析

论述纵向耦合振动（POGO）蓄压器的变频降幅特性，指出其主要影响因素是蓄压器容积及连接管路的液阻，根据输送管路的特定频率，选择适当的蓄压器容积，使其固有频率与特定管路的压力脉动频率相一致，可以获得预期的变频降幅效果。给出了蓄压器的变频降幅试验研究结果，可为POGO蓄压器的设计，研制，使得提供参考。     

空气压强对激光推进器冲量耦合系数影响

设计并加工了激光推进器实验模型,以空气为推进工质,利用脉冲式CO2激光器,研究了空气压强对激光推进器冲量耦合系数影响。实验结果表明,空气压强对激光推进器性能有显著影响。在文中实验条件下,当空气压强大于6 kPa时,激光推进器冲量耦合系数随压强减小而减少较慢;当空气压强小于6 kPa时,激光推进器冲量耦合系数随压强减小而减少很快。     

激光击穿不同气体的激光推进实验研究

为了研究激光击穿气体工质的机理,通过测量冲量耦合系数,比较了激光在不同压强下击穿不同惰性单原子气体(氩气、氦气)的效果,试验结果表明:原子序数较大的无机气体原子可以电离出更多的电子,从而击穿阈值更低,激光能量转化为爆轰波能量的能量转化效率更高,冲量耦合系数就越大,同样条件下更容易击穿。推进剂气体不同,冲量耦合系数差别较大。测量摆角对结果的影响也较大。     

空间目标可拦截区与可遭遇区的确定

给出了天基拦截器对空间在轨目标的可遭遇区、可拦截区和实际可遭遇区的定义,基于冲量变轨理论,并以真近点角表示这三个区域,给出了确定这三个区域的数值搜索算法。对于非机动轨道目标,训练好的BP神经网络可根据拦截器/目标的相对位置,快速给出目标轨道上的可拦截区和实际可遭遇区。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断

本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法ＦＢＰ（ＦａｓｔｅｒｒｏｒＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ（误差后向传播学习算法）和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ学习算法学习速度的快速性     

机载U波段固态脉冲压缩雷达

已研制了一种测量雷达装在运动的机载平台上测量目标和杂波，其目的在于使地基雷达与机载雷达的动目标识别与分类的信号处理技术最佳化。