基于神经网络的磁平静期赤道电集流预测

利用BP神经网络技术分别对2008年后磁平静期印度扇区、秘鲁扇区以及CHAMP卫星的赤道电集流（EEJ）变化进行预测，其中神经网络训练数据为对应的2000—2007年磁平静期EEJ观测数据，输入参量为天数、地方时、太阳天顶角、太阳活动指数（F_10.7）、太阴时以及卫星地理经度，输出参量为EEJ.对EEJ预测结果进行了统计学分析，并且与实际观测结果进行对比.结果表明:BP神经网络对事件中EEJ的变化具有很好的预测能力，预测结果能够反映EEJ的重要分布特征；EEJ预测值与观测值之间具有很好的相关性，其中地磁台站观测值与预测值相关性系数可达85%以上.此外，将BP神经网络模型的预测结果与Yamazaki提出的经验模型结果进行对比，结果显示BP神经网络与其经验模型性能相当.研究结果表明，BP神经网络技术在平静期EEJ变化预测方面性能优异，具有良好的应用前景.      

一种新的基于ANSYS的机翼挠曲变形建模方法

针对传递对准中机翼挠曲变形建模方法适用性差的问题,提出了一种基于有限元分析的不同挂点处弹载子惯导系统的机翼挠曲变形建模方法。以柔性较大的大展弦比机翼为研究对象,建立了薄蒙皮、双翼梁、多肋板式机翼模型。通过绕流分析得到的机翼上、下表面压力分布云图,在此基础上对机翼结构进行气动载荷的加载。根据ANSYS瞬态动力学分析,获取了机翼挠曲变形角的随机过程序列,并利用AR(n)模型代替ARMA(p,q)模型进行建模。采用一种改良卡尔曼滤波算法对模型参数进行估计,并利用信息准则对模型的适应性进行检验。根据参数辨识的结果,最终得到了机翼的挠曲变形模型。     

基于混合有限元解析法的永磁同步电机永磁体电涡流损耗估计

永磁同步电机永磁体受限于热约束,无法在温度较高的环境下运行,故需减少永磁体上的电涡流损耗,从而降低永磁体上的温度。针对使用有限元法对永磁体电涡流损耗估算时间较长,以及使用解析法估算时难以达到与有限元法相同的精度,采用混合有限元解析法估算永磁体上的电涡流损耗。结合电涡流的反作用,在模拟电机旋转时,无需重复划分三角形区域；使用MATLAB软件仿真模拟,将混合有限元解析法与Galerkin有限元法对比,减少三角形区域划分的个数。由此验证了永磁体上电涡流损耗符合端部效应以及集肤效应的特征,在保证精度的同时,减少了仿真的时间。     

碳纤维复合壳体用基体环氧树脂研究进展

介绍了固体火箭发动机碳纤维缠绕用基体环氧树脂的种类、选择原则及适于碳纤维缠绕用基体树脂的研究进展.     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题，设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型；接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量，并降低优化保守性，为了进一步加强系统稳定性，控制器引入终端代价函数和终端约束；最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证，结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比，这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量，更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

哈勃空间望远镜探测银河系

人类从古代以来就已经开始努力认识宇宙。古希腊人是最早利用科学方法计算来解释宇宙现象的民族,他们以惊人的准确度绘制出了宇宙星图和测量出了地球的形状。随着时间的进展,人们逐渐开始利用特殊仪器了解太阳、月亮和行星等,如早期人们借助于复杂的天文望远镜观察银河系的组织结构。     

运动单站干涉仪相位差直接定位方法

针对传统干涉仪测向定位在低信噪比(SNR)下性能降低、多频段系统复杂等缺点,本文直接利用运动单站干涉仪模糊相位差(PD)实现对地面静止辐射源定位.为解决该定位问题,结合干涉仪相位差的几何特性,提出了一种多角度距离参数化高斯和滤波(MB-RP-GMF)定位解算方法,利用相位差误差检测获得多个初始方位角,通过距离参数化得到一组滤波初始值,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行定位计算.仿真结果表明,该定位方法在低信噪比下优于仅测向(BO)定位,且仅采用一组干涉仪便可对多个频段辐射源进行定位.     

基于模糊单神经元PID的车载发射装置随动控制策略研究

对于车载防空武器系统而言,往往需要随动系统快速、高精度地跟踪目标,跟踪效果的优劣直接影响到武器系统作战效能的发挥。为提高随动装置的快速性和精度,提出一种将单神经元与模糊PID控制相结合的位置随动控制策略,应用机理分析和实验结合的方法建立随动系统数学模型,并运用Matlab中的Simulink进行仿真。仿真结果表明:所提出的随动控制策略,可以显著提高发射装置的静态、动态跟踪性能,验证了该随动控制策略的可行性。     

固有模态函数（IMF）积检测器——以低信噪比情况下超宽带雷达信号检测为例

首次提出了一种固有模态函数积检测器。首先通过经验模式分解（EMD）把带噪信号分解成有限个固有模态函数（IMF）。检测的基本思路是，对各个IMF分量的绝对值作逐点乘积，用于抑制噪声并凸现信号，最后进行滤波和判决。本文以UWB信号为例，数据源于UWB雷达实验系统。在低信噪比（SNR），UWB脉冲与噪声波形相似，且噪声概率密度函数（PDF）未知情况下，进行实验。结果表明，当峰峰信噪比低于5dB时，该检测器性能优于Teager能量算子（TEO）。     

平面形状误差分离方法的比较分析

就十种典型的精密平面形状误差测量－分离方法的权函数及其零点，作了分析比较。按形状误差谐波抑制最小准则，论证了五点式正交逐次三点法、九点式正交逐次三点法、复合三点法、不对称二维混合法和不对称四点法优于其他方法，不对称四点法则较为理想。