面向广域网络的主动发布订阅系统的设计框架

事件空间划分技术改变了传统基于内容发布订阅系统的基本交互模式和相关实现策略,形成了主动发布订阅系统.为了建立主动发布订阅系统的完整解决方案,在分析系统基本交互模式的基础上,提出了一个主动发布订阅系统的设计框架ACTPS(Active Publish/subscribe System).分为6个设计模型: 事件模型,订阅模型,划分模型,构件模型,路由模型和匹配模型.详细描述了各模型的关键特征及核心实现策略,以及各个模型之间的联系.ACTPS为一般的主动发布订阅系统设计和实现提供了参考模型,并为进一步深入的研究和分析建立了基础.      

确定性无线传感器网络定向扩散路由协议

提出了一种新的确定性无线传感器网络定向扩散路由协议以延长网络生存期.Sink以泛洪方式周期性地广播Interest,网络节点依据收到Interest的时间先后设置与邻近节点的梯度值,最先到达的梯度值最大.选择梯度最大方向上的节点建立数据传输路径.通过调整剩余能量的阈值限制低能量节点加入路径以均衡节点能耗.定性分析和仿真结果表明,在单sink单事件及多sink多事件应用场合,所提出的协议在能耗及可靠性方面均优于定向扩散协议,且更易于实际实现.同时定性分析还说明所提协议能获得更好的时延及时延抖动性能.      

基于动态逆的BTT导弹自动驾驶仪设计

针对BTT(Bank-To-Turn)导弹的复杂非线性特性和冲压发动机带来的飞行姿态限制,在其自动驾驶仪设计问题上,指出了直接应用动态逆方法存在非最小相位特性,提出了基于动态逆的双阶段设计方法:第一阶段采用动态逆方法设计内环控制器实现攻角、侧滑角和滚转角的跟踪;第二阶段分别基于神经网络和动态逆构造攻角和滚转角速度指令生成器,实现外环对法向加速度、侧滑角和滚转角的良好跟踪效果.六自由度数学仿真验证了该方法的三通道的解耦控制能力和鲁棒性,为BTT导弹自动驾驶仪设计提供了一个可行的方案.      

复合泡沫塑料力学行为模拟的ANN方法

对人工神经网络(ANN)方法在复合泡沫塑料力学行为模拟中的应用进行了研究.首先,选取影响材料力学行为的因素和所需模拟、预测的力学性能作为输入、输出量;然后,利用反向传播算法建立了四层神经网络模型,对复合泡沫塑料的力学性能和本构关系进行了模拟和预测.数值结果表明,训练后的神经网络模型能较好地模拟、预测材料的模量、屈服强度和不同应变率及不同温度下的压缩应力-应变曲线.此外,3种不同改进训练方法的比较说明,Bayesian规则化法的泛化能力最好,LM法收敛最快,而自适应梯度下降动量法则需要较长的迭代时间才能达到相同的精度.      

航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。      

Mu-level法的湍流猝发频率检测技巧

针对mu-level法分析结果易受试验及检测参数影响的问题,详细探讨了该方法用于湍流猝发频率检测的适应性和提高其检测精度的技巧.通过对不同法向检测位置、采样频率、采样时间、门限值L及附加判定条件下湍流猝发频率的检测和对比分析,获取了各因素对湍流猝发频率检测的影响规律,探讨了提高湍流猝发频率检测准确性的可行途径,并总结了一套基于mu-level法的湍流猝发频率四步测试方法(试采样、试分析、采样、检测分析).      

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

基于贝叶斯网络的航空公司飞行安全系统评价

开展航空公司的飞行安全系统评价是提高飞行安全运行水平的重要措施。在对国内外相关研究成果进行分析和比较的基础上,结合飞行安全评价中的不确定性特点,利用飞行安全评价指标体系,建立了基于贝叶斯网络的飞行安全系统评价模型。该模型能够有效地处理专家意见一致或不一致的情形,并对系统进行预测及诊断分析。通过对某航空公司飞行安全运行状况的实例评价,结果表明此方法是合理有效的。     

基于多信号流图的诊断贝叶斯网络建模

多信号流图与贝叶斯网络是两种不同的建模方法,对两种建模方法的异同分析表明多信号流图到贝叶斯网络的转化是可行的.为了降低诊断贝叶斯网络模型的开发费用,提出了一种基于多信号流图的诊断贝叶斯网络建模方法,从模型结构和模型参数两个方面论述了多信号流图向诊断贝叶斯网络的转化方法.依据该方法生成的诊断贝叶斯网络模型具有应对复杂系统故障诊断的证据冲突及不确定性问题的优点.实验证明所获得的诊断贝叶斯网络模型的诊断准确性与多信号流图模型一致.     

移动Ad hoc网络中的多信道预约MAC协议

移动Ad hoc网络中为有效利用无线信道资源,提出一种多信道预约媒质接入(MRMA, Multichannel Reservation Multiple Access)协议.该协议在公共信道上发送Request-to-Send/Clear-to-Send(RTS/CTS)分组预约信道,采用基于ID的信道选择方案选择无冲突的业务信道传输数据分组,目的节点成功接收完数据分组后在另一个公共信道上回复Acknowledgment(ACK)分组,有效避免了暴露终端问题,使得相邻通信节点对可以同时使用相同的业务信道传输数据分组,空分复用大大提高了无线资源的利用率.采用多信道分别进行不同通信对的业务分组传输解决了在单信道上传输所带来的隐藏终端问题.仿真结果表明,在总信道利用率和平均分组延迟性能上,MRMA协议明显优于IEEE 802.11 RTS/CTS协议.