知名旅游吸引物匮乏的区域中心城市旅游业发展——以郑州为例

区域中心城市地位特殊,其旅游业发展直接关系到城市及所在区域的发展。文章重点分析了知名旅游吸引物匮乏的区域中心城市具有的类似旅游发展条件与瓶颈,以郑州为例,指出此类城市应借助区域要素来强化其旅游服务中心地位,并通过挖掘自身资源,借助区域文化资源打造城市的旅游品牌,树立其个性化旅游形象,使城市成为区域的旅游产业要素聚集中心和吸引中心。     

智能材料结构的研究进展

智能材料结构是当前国内外研究的热门课题，进展很快。它的兴起将冲击材料研究部门，并引起了结构设计部门的变革。本文主要介绍埋入传感元件、驱动元件并采用人工神经网络、图形特征识别及新型声发射系统的三种强度自诊断智能结构，埋入形状记忆合金丝的大面积强度自适应结构，以及预报材料疲劳寿命、减振降噪、无舵面机翼和光电红外隐身等智能结构的研究进展。     

无须模板的阵列天线方向图综合设计方法

阵列天线方向图综合通常须选择适当的方向图模板。然而,目前还没有方向图模板选择方案的研究,因此无法保证现有模板的合理性。为避免所预设的方向图模板不可行,本文提出以最小化旁瓣最大值与主瓣最小值的比值为准则,构建方向图综合优化设计问题。该问题的不等式约束是非凸且耦合的。采用罚函数法将不等式约束引入目标函数中,然后设计一个光滑函数来逼近并替代目标函数中不可微部分,从而得到原问题的可微逼近问题,最后使用拉格朗日神经网络法求解逼近问题进而得到原问题的近似解。仿真试验验证了本文所提方法的有效性。     

神经网络在风洞流场马赫数辨识中的应用研究

风洞流场的多维性、复杂性以及马赫数的不可直接测量、马赫数控制一直是风洞控制的难点和重点。笔者在研究FL26Y风洞流场特性的基础上，应用神经网络技术，研究马赫数在线辨识问题，为高精度风洞流场马赫数控制提供技术支持。首先介绍神经网络马赫数辨识原理，然后介绍神经网络拓扑结构的设计，并构造神经网络的马赫数辨识模型(NNI)。最后通过软件实现及仿真研究动态数据优化、软件滤波以及动量系数对网络学习性能的影响，进一步验证神经网络辨识器在实时性、自适应性、以及辨识精度等方面的优越性。     

基于光纤光栅与BP神经网络的孔边裂纹监测研究

含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明：此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。     

辅助信息法消除宽带航空移动通信中的多普勒频移干扰研究

提出了一种利用辅助信息消除多普勒频移、减小子载波间干扰(ICI)、降低误码率的方法,即信息辅助抗多普勒频移方法(IAADO)。飞机利用自身配置的导航系统、监视等多种信息系统,可以实时或准实时地获得自身和周围飞机及地面站的位置、运动状态等信息,从而计算出接收信号的多普勒频移,并在此基础上采取频率补偿措施来消除多普勒频移在OFDM系统中产生的ICI。仿真结果表明,基于辅助信息的IAADO方法有效地解决了航空宽带移动通信中多普勒效应造成的强ICI干扰问题,提高了高速移动航路环境下的通信性能,IAADO和信道估计(导频点LS估计、线性插值)的联合使用可以进一步增强终端区环境下的通信性能。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

BP神经网络反演核事故源项中重要参数的研究

核事故发生时,可靠、准确的源项信息能为应急防护行动措施决策提供数据支持。采用Matlab软件神经网络工具箱可以实现基于BP神经网络的核事故源项反演,为提高核事故源项反演计算的准确度,针对反演时的几个重要参数进行研究,包括隐含层节点数、训练函数、学习率和隐含层数。研究结果表明,在单隐含层神经网络结构情况下,存在着最优隐含层节点数,综合考虑训练时间和误差,本文选取隐含层节点数为50来对其他参数影响进行进一步研究;在相同参数设置条件下,训练函数Trainlm比Traingdm更适合数据量较小时的核事故源项反演,反演计算准确度更高,在节点数为50时训练时间缩短了近35%;高学习率以及双隐含层能有效地提高核事故源项反演的精度,但训练时间相对增加。