抗荷阀-抗荷服系统动态模型结构研究

 通过理论分析和系统辨识方法研究了 4种不同型式抗荷阀—抗荷服系统的动态响应特性 ,分别建立了机械式、混合式和电磁式抗荷阀—抗荷服系统的动态模型 ,并说明了三者模型结构之间的内在联系。     

直线元径向三元叶轮型线光顺的计算方法

为消除因叶轮型线设计数据点的拟合误差所产生的不光顺现象，通过快速迭代算法反算控制顶点，插值得到叶片型线并生成叶片工作型面，在能量法的基础上，提出了一种基于平均曲率的目标函数，对叶轮型线进行光顺，为五轴数控加工的顺利完成奠定良好基础，该方法已在自行设计的叶轮CAD／CAM系统中得以实现。     

多变量系统参数辨识的相关分析法

 <正> 近20年来,线性系统的辨识和参数估计的研究工作得到了迅速发展。系统辨识的方法主要有:最小二乘法、广义最小二乘法、推广最小二乘法、多级最小二乘法、辅助变量法、随机逼近法、极大似然法以及相关分析法等。在这些方法中,相关分析法是一种公认最有效的算法。1974年,Iserman、Saridis和Sinha等人通过若干数值算例证实     

涡轮发动机平衡流形展开模型辨识方法研究

 根据涡轮发动机平衡流形展开模型的特点提出了两步建模方法。将复杂非线性建模转化为静态参数拟合和带约束条件的动态参数最小二乘辨识，根据单轴涡喷发动机气动热力模型辨识算例证明了方法的有效性。     

高维小失效概率下的改进线抽样方法

 针对隐式极限状态方程的可靠性分析，提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本，利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向，并且这些样本还可以作为线抽样的样本，来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向，因此线抽样的效率可以得到提高，另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本，从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。     

自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。     

ARMAX模型参数估计的新两步法

 本文提出了一种ARMAX模型参数估计的新两步法。这种方法与其它递推估计方法（如增广矩阵法,极大似然法,Durbin两步法、三步法等）比较,具有较好的收敛特性,对参数的估计,特别是对C参数的估计比较精确,这是利用其它方法,一直未能很好解决的一个难题。     

飞机导管数字化生产线探讨

介绍了国内外飞机导管制造技术的现状。参考国外飞机导管数字化生产的先进经验,结合国内实际情况,提出了实现导管数字化生产线总体设想方案。在导管CATIA数据转换、智能工艺性审查、三维弯曲仿真、数控弯管、组合夹具设计与制造、导管数控测量、系统集成等方面提出了切实可行的实施途径。     

一种数字调制方式自动识别算法

介绍了利用6个特征参数对7种数字调制方式进行调制方式的自动识别模型算法及仿真结果,表明所提出的自动识别算法能够很好的识别出各种数字调制信号,同时具备算法简单、速度快和准确率高的优点。     

脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.