流动显示技术的若干现状与发展

本文概述了流动显示技术的发展状况，介绍了几种新的流动显示方法；阐述了流动显示技术的发展趋势。     

转差频率控制的电梯拖动系统

本文介绍采用微电脑控制的变压变频(VVVF)电梯电机调速拖动系统,控制部分由以8031单片机为核心的系统组成,电动机由电压型变频调速器供电。文章介绍用转差频率控制速度调整的原理并建立感应电动机非线性数学模型;给出对整个系统进行数字仿真的仿真结果;探讨了系统控制方案的可行性与基本性能。利用自行设计安装的一套小功率电梯模拟拖动系统来验证仿真结果。实验证明仿真结果与实验结论十分接近,从而说明本控制方案对快速电梯拖动系统的速度给定具有良好的跟踪性能,可以满足电梯拖动要求。     

基于非欧式距离的可能性C-均值聚类

改进型可能性C-均值聚类(Improved possib ilistic C-means,IPCM)是在综合了模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和可能性C-均值聚类(Possib ilistic C-means,PCM)的基础上得到的。在IPCM的基础上,利用鲁棒统计观点和影响函数,引入一种新的距离度量以代替IPCM的目标函数中的欧式距离度量,提出了一种新的可能性C-均值聚类模型(A lternative improved possib ilistic C-means,A IPCM),并给出了该模型的具体实现算法。A IPCM具有良好的鲁棒性,更适合对含有噪声或野值的数据进行划分聚类。仿真实验表明,A IPCM能克服噪声敏感性问题,获得合适的聚类中心和高的聚类准确率。     

红外航空图像自动目标识别的形态滤波神经网络算法

 提出了一种有实用意义的形态滤波神经网络模型及其自适应 BP学习算法。形态滤波网络的优化设计过程实际上是网络参数 (结构元素 )不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。为结合运动图像目标的检测需要,采用了渐进收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法。通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境,而且对运动目标的连续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性。     

利用飞行试验信号对发动机模型辨识的研究

 利用飞行试验信号对发动机模型辨识进行了研究。在飞行过程中,发动机将受到各种随机扰动的作用,这种扰动将引起发动机特性的变化、在这种情况下,利用与发动机特性有关的信号进行发动机数学模型辨识对发动机自适应控制和状态监控有实际的意义。飞行试验是在H=3km、v=770km/h和H=13km、v=1540km/h时进行的,利用机载信号采集与记录设备录取了试验信号。介绍了信号的平滑和滤波方法,讨论了巴特沃思滤波器的设计和参数选择。为了得到无偏估计,采用递推广义最小二乘方法进行辨识,并得到了辨识结果。     

翼下外挂物对机翼振动及颤振特性的影响研究

应用MSC／NASTRAN软件计算分析了某型飞机翼下不同位置挂装外挂物后，对机翼振动特性和机翼／外挂物系统颤振特性的影响，计算结果表明：翼下外挂物对机翼二弯和机翼一扭模态的影响较大。     

基于Adaline网的航空发动机自适应控制

根据发动机模型非线性、关系式呈隐性和具有不确定性的工作特点，提出了一种基于Adaine网的发动机自适应控制方案，该方案中的神经网络辩识器和神经网络控制器均采用两层线性Adaline网，权值采用Widrow-Hoff δ学习规则更新。仿真结果表明这种方法具有方案简单、稳定性好、实时性好等优点，可在全飞行包线内对发动机进行在线控制。     

飞机纵向摆动及飞行安全评估

 在分析飞机纵向摆动特性的基础上,建立了考虑非线性与随机性的人机闭环系统模型;提出了用双指数函数分布法确定驾驶员排除某事件引发纵向摆动的条件概率的计算方法,采用马尔可夫链建立了飞行安全评估模型;最后给出了算例。     

基于模糊神经网络的涡扇发动机加速控制

采用模糊神经网络对某型涡扇发动机加速过程进行自适应控制，为了进一步提高系统性能，采用遗传算法和BP算法相结合的方式，对系统分别进行了离线和在线优化。仿真结果表明，设计的模糊神经网络控制器具有良好的性能。     

大规模定制概述

对大规模定制进行了分类,对每一种分类方法进行了详细的剖析和介绍。强调定制切入点概念,并根据其对生产的影响进行了阐述。最后,对汽车工业适合采用的大规模定制的形式提出了建议。