具有容错特性的两层数据流聚类方法

提出一种具有容错能力的进化数据流聚类算法FTGDStream (Fault-Tolerant Grid-Density Clustering over Data Stream),通过在聚类过程中引入适当的松弛条件,从而在含有噪声的真实世界数据中获取更加泛化的有用知识.首先利用基于相似性度量和小波技术的HLSFTS (Hierarchical Lifting Scheme Fault-Tolerant Synopses)层次概要数据结构实现在线微聚类过程,然后采用基于网格密度的聚类算法实现离线宏聚类过程.在线算法所构造的小波概要数据结构对原始数据的高压缩率降低了离线网格密度聚类算法的计算负载,提高了二层数据流聚类算法的效率.在UCI数据集上的仿真实验结果表明,FTGDStream算法可以聚类任意空间形状的数据并且适用于高维数据流环境,是一种具有容错能力的高效数据流聚类算法.     

一种具有饱和积分项的卫星姿态控制律

为消除常值干扰的影响,提出了一种具有饱和积分项的类PID姿态控制律.所提出的控制律不仅可以消除常值干扰带来的影响,并且由于积分项具有饱和约束,该控制律可以防止控制量由于积分项的持续积分而变得过大.利用前向系统的相关理论,严格证明了闭环系统的全局渐近稳定性质,并给出了相应的充分条件.仿真验证了该方法的有效性.     

运输类飞机EWIS安全性评估实施研究

针对运输类飞机适航规章中提出的对EWIS的安全性评估要求,结合相关咨询通告、工业标准和EWIS设计实践,分析了EWIS安全性评估的主要内容,提出了EWIS安全性评估的实施过程,为EWIS满足适航要求的设计提供技术参考.     

搅拌摩擦焊接头隧道类缺陷等强补焊工艺

针对搅拌摩擦焊接头隧道类缺陷等强补焊的应用要求,开发了基于TIG焊熔补材料、搅拌摩擦焊增强组织性能的等强补焊工艺,对补焊后的接头进行了微观组织观察与力学性能分析,评价了补焊工艺对接头性能的影响.结果表明,对焊缝同一位置进行不大于三次的重复搅拌摩擦焊,接头力学性能不会明显下降;TIG熔补焊缝经再次搅拌摩擦焊后,其焊缝组织与搅拌摩擦焊焊缝组织特征相似,不会导致接头组织恶化.采用本文开发的等强补焊工艺对某型号火箭液氧贮箱纵缝的隧道缺陷进行了等强补焊,表明该方法有效可行.     

地形纹理分割技术在雷达图像仿真中的应用

文章阐述了将图像分割技术应用于雷达地形纹理分割中,用基于 FCM 图像分割方法对可见光纹理进行区域自动识别,形成互不相交的纹理区域,并借助建立的雷达材质库对区域材质进行指定,有效解决了海量地形纹理数据处理的难题,并提高了处理的准确性.     

基于新型C4D的小管道气液两相流流型辨识方法

基于径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,结合小波包分析技术和K-均值聚类算法,提出一种小管道气液两相流流型辨识方法。首先,利用径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,获取反映被测流体信息的电阻抗测量信号实部信息和虚部信息。然后,采用小波包分解的信号处理技术将实部信息和虚部信息分别分为4个频率段,提取不同频率范围的能量分布情况,并与各自的均值、方差构成特征向量。最后,利用K-均值聚类算法进行模式分类,建立流型辨识模型。在内径为3.5 mm和5.5 mm的玻璃管道内进行验证实验,实验结果表明,所获得的传感器测量信号能反映流体流动信息,提出的流型辨识技术路线是有效的,流型辨识精度可达88%以上。     

蚁群优化算法在加工工艺知识发现中的应用

针对加工工艺数据复杂、庞大、多变的特点,为解决加工工艺知识的匹配与推理的关键性技术,将模拟生态系统的模糊聚类算法应用于加工工艺知识库。提出了基于蚁群算法的工艺知识发现的概率查询方法,并建立加工工艺知识库的数学模型。通过输入关键词运行蚁群算法,描绘出索引地图,提取分析所需要的加工工艺序列。最后以铣加工工艺为例进行实例验证,结果表明,基于蚁群算法的工艺知识发现高效全面地优化了工艺序列。     

民机横航向静稳定性适航符合性数学仿真评估

针对适航标准对民机横航向静稳定性的要求,提出了一种基于人机闭环数学仿真计算的适航符合性评估方法。根据适航条款的要求提出了量化评估指标,建立了飞机系统模型和驾驶员操纵模型,以实现定常直线侧滑飞行等的特定飞行任务的人机闭环数学仿真,并依据数学仿真结果和评估指标对飞机的横航向静稳定性做出评估。运用此方法完成了某型民机设计方案的适航符合性评估,并较准确地确定了飞机横航向2个静稳定导数的合理取值范围。该方法可应用于民机的概念方案设计,计算结果可为飞行试验提供理论参考。     

基于Linux下TC的网络流量管理

介绍Linux下的流量管理器（TC）,讨论了TC的排队规定、分类和过滤器三个关键组件的相关细节,给出运用TC工具实现网络流量管理的具体实例。     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。