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81.
制导规律研究现状及展望   总被引:14,自引:2,他引:14  
系统地论述了古典和现代的一些制导规律的研究现状,分析了它们的优点和不足、适应范围和局限性,并讨论了它们的发展前景,其中郑重论述了比例导引、最优导引、微分对策和近年来热门研究的神经网络控制,可供从事导弹制民垢科研人员对现有制导规律有一个全面的认识,以便于更深入地研究。  相似文献   
82.
基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测   总被引:20,自引:0,他引:20  
刘延利  钟群鹏  张峥 《航空学报》2001,22(2):135-139
 通过对BP神经网络算法分析和收敛性改进,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY1 2CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用 BP算法 ,网络结构采用2-4-2形式。结果表明 ,神经网络用于预腐蚀铝合金的腐蚀状况和疲劳性能预测是可行的  相似文献   
83.
介绍了Hopfield神经网络优化的原理。将神经网络的求解转化为非线性微分方程组的初值问题,并利用MATLAB提供的微分方程组求解器进行计算。对于多约束优化问题,KS函数的包络凝聚特性可以简化约束条件,其光滑可微特性又方便了问题的求解。将其运用于非线性约束规划和某型飞机总体参数优化问题,算例表明此方法是有效的。  相似文献   
84.
基于神经网络的鲁棒制导律设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
周锐  张鹏 《航空学报》2002,23(3):262-264
 基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计。建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题。采用伴随 BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为 2个神经网络的学习问题,训练后的 2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性。  相似文献   
85.
陈农  贾区耀 《飞行力学》2001,19(1):67-69
在气动动态实验中,往往飞行器气动模型是非线性的,很难对动态系统进行正确建模,因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络,无需对该动态系统建模,就可准确地辨识出气动动稳定特性,同时,精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析,结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。  相似文献   
86.
为了提高透平的内效率及降低制造成本,采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法,开发了一种高载荷动叶片。该叶片是以5个截面的重心沿径向积叠而成。每个截面的内背弧是以基于叶型中弧线的Bezier曲线来构造。三维流动分析表明,新叶片提高效率0.5%。通过减少叶片数约15%,新开发的高载荷动叶片不仅有效地提高了透平的内效率,同时降低了透平重量和制造成本。  相似文献   
87.
采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。  相似文献   
88.
基于Depth from Focus的图像三维重建   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.  相似文献   
89.
应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理;其次,对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器;然后,用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线;最后,设计了综合火/飞控制系统,并对所设计的整个攻击系统进行了仿真,通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中,采用了变尺度优化算法,提高了算法的速度和精度,对空战的实时应用提供了重要的参数价值。  相似文献   
90.
磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性  相似文献   
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