可变弯尾飞行器空间螺旋机动的实现

可变弯尾飞行器具有气动控制独特、机动范围可调等特点,是高超声速飞行器实现机动飞行的有效途径。可变弯尾飞行器不仅可以实现射面内的拉起和下压机动,还可以利用入轨时起旋与尾部的上下摆动实现空间的螺旋机动,并且可以在不起旋时利用可变的弯尾部分进行绕球铰的空间转动使飞行器产生空间螺旋运动。通过气动力工程预测方法与飞行器六自由度弹道的耦合计算,研究了此类飞行器在再入过程中的螺旋运动、稳定性及飞行特性。     

弧齿锥齿轮真实齿面的测量及齿面偏差的确定和补偿方法研究

提出了一种基于坐标测量的真实齿面可重复偏差的测量和补偿方法。首先，通过对齿面变形沿圆周方向性质的研究，将齿面偏差从齿面变形中分离出来，并给出了具有几何不变性的偏差定义；接着，讨论了真实齿面在三坐标测量机上的定位方法和测量方法，并采用差曲面描述售差，给出了差曲面的求解算法；最后，提出了真实齿面偏差的补偿原理及用差曲面描述的偏差补偿方法。     

自补型阿基米德平面螺旋天线的设计与分析

阿基米德平面螺旋天线是一种可用在 L 波段、C波段或更高波段的宽频带天线 ,在驻波比小于 2 .5 :1时 ,带宽可达到 4 0 :1,但其效率却不到 4 0 %。当效率提高时 ,带宽又只有 2 :1左右。文中介绍一种自补型阿基米德平面螺旋天线 ,它的效率较普通阿基米德平面螺旋天线高出约一倍 ,频带宽度能达到十个倍频程以上     

一种基于多层SOFM网络的星图识别方法

提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的星图识别算法。用基于支持向量机(SVM)的动态阈值选取算法选取导航星构建导航星库,将一多层多个并联SOFM子网的识别系统用于星图识别。给出了方法的流程。仿真结果表明,SOFM网络可提取星图中的复杂特征识别导航星。与传统三角形算法相比,该识别算法的识别准确率、鲁棒性和实时性更优,有一定的实用价值。     

非连通非确定运动目标的识别方法

针对非连通目标的识别问题,结合人眼识别的特点,提出了一种基于识别目标的全局特征建模,从图象中提取模型特征参数的模型参数识别法,处理的结果表明,此方法参数的识别误差仅为正负一个像素,而且对序列图象能够准实时自动识别,通过对实际图像进行了实验,证实了本方法的有效性。     

N元自适应模式识别系统开发工具

N元模式识别方法是一种易于硬件并行实现的自适应模式识别方法。单层自适应模式识别系统(WISARD)、加权WISARD、双层自适应模式识别系统模型都是以这一方法为基础的。本文论述的N元自适应模式识别系统开发工具——NIRSS就是为这些模型体系结构的仿真及应用研究而开发的。它可以仿真现有的4种模型,共有7种工作方式,23个功能模型,97条人机交互命令。有关上述模式识别系统结构的研究以及多印刷体汉字、手写体汉字的识别、自适应图像处理的应用研究都是在该软件包上进行的。实际应用表明,这是一种使用方便、功能丰富的有效开发工具。     

光学图样光电探测中的计算机仿真误差修正技术

利用计算机仿真技术对光学图样光电探测过程中存在的原理误差进行修正。以圆孔夫琅和弗衍射图样的光电探测为例，给出了计算机仿真及误差修正的全过程。     

BP网络实时图像自动选取算法研究

实时图像的自动选取是景像匹配自动化的关键技术.提出了一种基于神经网络的实时图像自动选取算法.仿真研究表明,引入Sobel算子的3层BP网络实时图像自动选取算法结构简单、训练时间短和分类准确性高,其并行处理能力能满足景像匹配技术的实时性要求.经最小二乘和Bayes精匹配算法检验,实时图经此网络选取、粗匹配和精匹配,可达到高于0.5像素的定位精度.     

有限元方法设计赋形波束缝隙面阵馈电网络

采用缝隙倾角变化实现幅度加权,采用等高但不等宽的波导实现相位加权,并设计了过渡段以减少反射,可以对赋形波束方向图面阵实现所需要的馈电.为了获得需要的幅度和相位,用有限元方法对缝隙单元尺寸、幅度激励和移相网络进行了数值仿真.通过调整几何尺寸来实现所需要的幅度与相位要求及阻抗匹配.最后给出了1个缝隙阵列天线的设计实例,发现理论计算的赋形方向图与实际测试结果在赋形波束主瓣内吻合很好.     

动态可重配置MIS分析与设计建模研究

开发支持BPR的企业管理信息系统（MIS）的首要问题是，在系统分析和设计阶段建立能够有效描述业务过程动态变化的模型。本文提出与BPR相适应的、以业务过程为中心的企业MIS系统建模方案。以CIMOSA企业模型为基础支撑框架，对业务过程的划分进行了研究；在此基础上以面向对象方法为指导，提出了动态可重配置MIS系统分析与设计的早期阶段的基础性模型；对其基本的构成要素-对象类和它们的层次关系进行了定义和分析，并提出了进一步提取和构建更大粒度可复用单元（设计模式、组件、框架和体系结构等）的基本方向。阐述了该建模方法实现动态可重配置性的主要机制。