陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS松组合导航系统

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。     

面向小样本遥感解译的空间置弃FCN模型

针对当前缺少大型遥感数据集,复杂深度学习语义分割模型优化难等问题,文章通过改进经典全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)模型,提出了一种面向小样本遥感数据集,联合批归一化和空间置弃方法的智能解译语义分割模型,为解决小样本数据集过拟合问题提供新的思路。首次将空间置弃层引入FCN模型,并设计和实验了8组具有不同模块和网络结构的模拟场景。研究结果表明,不对原始小样本数据集进行数据增强处理,通过在不同位置增加若干数量的空间置弃层可有效抑制过拟合;对比8组实验场景结果,文章提出的改进模型在抑制过拟合、提升模型精度和模型收敛速度上的综合表现最优;集成于模型框架中的空间置弃层可以有效实现自学习降维,为复杂高分遥感图像解译提供有意义参考。     

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习的自适应变结构神经网络。它的特点是学习速度快,准确性高,且能根据出现的新样本,随时改变结构。在对某型航空发动机故障诊断中,比原软件包采用的方法在准确性方面有显着提高,而且维护工作量减少,并具有实时处理能力,因此有着良好的推广应用前景。      

电液力伺服系统的神经网络并行自适应预测 PI 控制

考虑电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,提出一类基于神经网络的并行自适应预测PI控制结构,该结构使控制参数的调整和系统的实时控制操作可并行进行,不仅做到了神经模型和控制器的在线辨识和设计,而且避免了神经网络方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真结果表明该控制器具有良好的适应性和鲁棒性。      

人工神经网络在CAPP系统开发工具中的应用

探讨了基于神经网络理论在ＣＡＰＰ系统开发工具的应用;建立了工艺过程设计系统的ＡＮＮ模型;详细讨论了工艺过程设计系统的推理机制,并给出了用集成ＢＰ网络选择加工方法及通过改进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络确定工艺路线的过程。     

矩形蜗壳内三维紊流场的热线测量

在3个不同流量工况, 对矩形蜗壳内三维紊流流场进行了测量。结果表明, 在矩形蜗壳进口突变截面两侧壁的角区存在有回流区。在回流区中紊动能和雷诺应力明显大于中间截面主流区中的值。随着试验流量的增加, 回流区减小, 紊动能和雷诺应力很快下降。在同一流量工况, 随着半径增加, 紊动能和雷诺应力减小。在蜗壳圆周方面的不同横截面上存在有大旋涡, 气体在蜗壳中按螺旋管线运动。      

大气臭氧地基遥感反演的退卷积方法

本文提出了一种大气臭氧地基遥感信息处理的新方法,它利用非线性退卷积方法和等效仪器函数提高光谱分辨率,利用非线性最小二乘法进行大气臭氧反演计算,可以显着提高大气臭氧遥感的可探测高度和精度。