输入受限下流体网络系统控制器设计

由于控制的目标是流体的流量,流体网络是一个高阶的非线性系统。以往这方面的工作都是基于多变量线性模型,文中的设计是基于非线性模型。通过引入电路中的图论理论,建立了流体网络控制系统的非线性模型。基于反输入饱和技术,提出了一种反馈线性化的设计方法。综合运用微分包含、控制原理,得到了所设计系统渐近稳定的结论。     

自动测试系统适配器自动设计技术

 针对当前自动测试系统（ATS）适配器设计中存在的“自动化程度较低、缺乏通用性”的不足，开发了ATS通用适配器自动设计技术。建立了一整套通用适配器自动设计流程，在依次完成通用端口设计、UUT测点资源匹配、适配器开关网络设计、相关工程设计后即可实现自动设计一个通用适配器的目的。以某机载通讯设备自动测试系统为例，采用该技术可缩短ATS适配器开发周期至原来的1/3，降低开发成本，提高设计的标准化、通用化程度，适配器需要量由5个减为1个。     

基于信息熵的舰艇编队反导作战效能

介绍了利用信息熵描述交战网络中信息总量的方法。根据作战任务实际完成时间与期望完成时间之间的关系描述了信息传递的质量。说明提高网络中信息总量可以缩小反舰导弹所在的不确定区域;提高信息传递质量可以提高舰艇编队反导作战预警雷达的探测概率,并结合具体作战想定给出实例仿真结果。     

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

用于航空高压直流电源系统的笼型异步发电机控制策略的研究

 现代电力电子技术的发展使得笼型异步发电机能够适用于航空高压直流系统中。着重对笼型异步电机与电力电子变换器结合构成的发电系统进行了研究,说明了采用直接转矩控制策略可使这种发电系统具有很好的动态特性。介绍了异步发电机直接转矩控制的原理与实现方法,并给出了仿真与实验结果。     

细长尖头旋成体大迎角非对称涡系结构

本文采用数值计算方法,对细长尖拱旋成体大迎角背风侧非对称涡系结构以及与沿轴向交变的侧向力分布的关系进行了研究.求解的是N-S方程,采用Jameson中心格式,湍流采用修正的B-L模型.通过数值模拟揭示了在头部开始产生非对称涡,形成二次涡的机理以及在背风侧形成集中涡的过程.从而说明了采用集中涡来模拟这类流场的正确性,表明了二次涡对多个脱体集中涡形成的贡献.     

热暴露对IMI834近α高温钛合金组织和拉伸性能的影响

测试了ＩＭＩ８３４高温钛合金在６００～７５０℃的空气中热暴露１００小时后拉伸性能，利用透射电镜和扫描电镜观察了合金暴露前后的组织变化及拉伸断口，认为表面氧化是造成合金热暴露后塑性下降的主要原因，但基体组织内有序α２相和硅化物的析出变化也在不同程度上造居了合金热暴露后的强度和塑性的下降。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

一个基于WINDOWS环境的网络连接服务

该文介绍了在校园网环境及WINDOWS平台，采用TCP/IP协议设计并开发PING网络连接服务和客户机/服务器功能的VC^ 程序。