空间回路网法在隐身结构电磁散射计算中的应用

随着计算机技术的发展,计算电磁学得到了极大地发展和运用。它可以通过数值计算得到描述宏观电磁场的Maxwell方程组的解,从而分析介质的电磁性能。本文介绍了空间回路网法（SNM）的基本原理和使用方法。并计算了8 GHz平面波条件下的正方形格栅结构的反射率,通过比较发现单元尺寸为半波长时,电磁波吸收性能强于1倍波长情况。     

基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型

利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力，对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响，因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOA-GRNN)，并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例，选取相关参数作为预测模型的输入变量，EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下，将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN；IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.8506，其预测效果均优于其他对比算法；同时，IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。      

基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法

特征识别是实施STEP-NC重要的一步，也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后，基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图。然后，将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络。最后，通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络，实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

混合小推力航天器轨道保持高性能滑模控制

针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器，研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题，以及进一步提高系统控制性能，设计了一种高性能滑模控制策略。首先，考虑模型不确定性，建立了混合小推力航天器在日心悬浮轨道柱面坐标系的动力学方程；其次，基于改进型条件积分滑模面和径向基（RBF）神经网络设计了控制律，结合自适应方法在线估计不确定参数；接着，将求取的虚拟控制量在推进剂最优条件下转换成实际控制量，即太阳帆姿态角和太阳电推进力；最后，数值仿真验证了上述设计方法提高了系统鲁棒性，减小了轨道位置超调，并且混合推进相比于单一太阳帆推进，在更短收敛时间内控制精度提高了4个数量级，相比于单一太阳电推进，一年可以节省约89.6%的推进剂。     

基于Delphi下Winsock的应用程序开发与研究

介绍了W insock的发展历程,分析了利用W insock开发应用程序的过程和步骤,并研究了在D elph i下如何应用W insock组件实现数据传输,并动态显示接收到的数据。     

Prediction of geosynchronous electron fluxes using an artificial neural network driven by solar wind parameters

There are hundreds of satellites operating at the geosynchronous (GEO) orbit where relativistic electrons can cause severe damage. Thus, predicting relativistic electron fluxes is significant for spacecraft safety. In this study, using GOES satellite data during 2011–2020, we propose two neural network models with two hidden layers to predict geosynchronous relativistic electron fluxes at two energy channels (>0.8 MeV and > 2 MeV). The number of input neurons of the two channels (>0.8 MeV and > 2 MeV) are determined to be 36 and 44, respectively. The > 0.8 MeV model has 22 and 9 neurons in the hidden layers, while the > 2 MeV model has 25 and 15 neurons in the hidden layers. The input parameters include the north–south component of the interplanetary magnetic field, solar wind speed, solar wind dynamic pressure and solar wind proton density. Through the analysis of different time delays, we determine that the optimal time delays of two energy channels (>0.8 MeV and > 2 MeV) are 8 days and 10 days, respectively. The training set and validation set (Jan 2011-Dec 2018) are divided by the 10-fold cross-validation method, and the remaining data (Jan 2019-Feb 2020) is used to analyze the model performance as a test set. The prediction results of both energy channels show good agreement with satellite observations indicated by low RMSE (～0.3 cm^-2sr^-1s^?1), high PE (～0.8) and CC (～0.9). These results suggest that only using solar wind parameters is capable of obtaining reasonable predictions of geosynchronous relativistic electron fluxes.     

超临界翼型稳健型优化设计研究

基于标准遗传算法、RBF神经网络以及类函数/型函数变形技术建立了翼型气动优化设计系统,在选取3次CST方法即分别对翼型上下表面采用4个设计变量进行参数化,对某型客机基本翼型在给定设计指标下进行优化设计,分别研究了巡航状态下的气动优化,以及结合蒙特卡洛分析方法马赫数随机平均分布下的翼型稳健型优化设计。结果显示,优化后的翼型的气动特性有着显著提高。     

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。     

大型飞机供配电系统可靠性评估与分析

飞机供配电系统的可靠运行是关系飞机飞行安全的关键因素.以某供配电网络为例介绍了一种适合大型飞机复杂供配电网络的可靠性评估方法,并对该供配电网络的可靠性指标进行了评估和分析.该评估方法利用图论的知识,首先将飞机配电系统抽象为网络图;然后采用深度优先搜索法求出电源点到负荷点的最小路集,进而求出相应的最小割集,找出系统运行的...     

发展性教学理论与网络环境下教学改革探讨

本文对赞科夫发展性教学理论的基本观点进行了分析,对发展性教学理论对我国教学改革的影响进行了概括,对发展性教学理论与网络环境下教学改革进行了探讨。