基于DSP和FPGA的GPS伪随机码并行快速捕获方案设计

讨论了高动态下GPS伪随机码并行搜索的基本原理,以及自适应门限确定方法与搜索过程中应注意的问题。提出了一种基于高速DSP和FPGA的全数字解扩接收机方案,阐述了工作流程,并给出了系统的结构框图,经测试验证实现了伪随机码并行快速捕获的功能。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近，随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样，并依次构造主动学习函数，对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取，从而实现最优抽样半径的更新，通过不断的更新确定出最优抽样半径，加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度，解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题，最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法，并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比，验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

跟踪飞机机动的自适应滤波方法

本文研究了对目标机动的最优检测问题,针对飞机主要有三种飞行状态:匀速直线运动、加速直线运动与圆运动这一特点,提出了既探测飞机机动又同时判断飞机作何种形式的机动的方法;并建议对飞机的不同飞行状态,采用相应的动态模型。在此基础上,给出了自适应滤波方法。最后给出的仿真计算果表明,自适应滤波方法有较高的跟踪精度。     

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

强度自适应智能复合材料结构

提出在复合材料中埋入形状记忆合金丝、光纤阵列组成的强度自适应复合材料结构与系统。提出能够改变结构应力分布的形状记忆合金丝的布置方案;检测复合材料损伤及大应变位置的光纤阵列和神经网络;以及控制激励形状记忆合金丝动作的系统和实验方案。     

自适应复合材料薄壁梁形状控制

针对翼面和桨叶等升力面结构,以单闭室薄壁梁为典型结构模型,讨论自适应复合材料薄壁梁的弯曲和扭转,探讨控制结构形状的途径     

柔壁自适应风洞低超音速实验技术研究

低超音速三维模型实验是在二维柔壁自适应风洞中进行的。将Wedemeyer理论推广到超音速流动,建立了洞壁调整量的计算方法;解决了洞壁预调量效应的计算问题。在此基础上提出洞壁自适应调整方案,它可用于堵塞比较大的模型实验和任意初始壁面。按此洞壁调整方案所作实验结果表明,二维柔壁自适应风洞作超音速三维模型实验时,可有效地抑制压缩、膨胀波经洞壁反射后对气动数据的影响。其消波效果和三维自适应壁风洞的消波效果基本相同,主激波反射的消波效果甚至优于后者。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

高校排课中的遗传算法

采用了鲁棒性较好的遗传算法,对院校的必修课给出了染色体编码和适应度函数,并采用了自适应的杂交和变异概率,程序运行结果良好。