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多机型协同作战决策系统开发是一项很复杂的工程,各组成要素之间的活动很难进行定量分析和描述,战场情况也复杂多变,具有不可预见性和不可再现性。文中基于目前多机协同作战仿真的发展现状,运用多智能体(Multi-agent)技术,提出了多机型协同作战复杂系统分析与设计决策仿真模型;介绍了运用群建模和开发工具对基于Multi-agent的多机型协同作战决策系统仿真的实现。 相似文献
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针对飞行器设计领域各个分系统独立建模设计,产生的多源异构模型难以进行联合数学仿真的问题,提出了采用FMI构建多源异构模型的通用通信接口,从FMU模型封装与联合仿真两方面,给出了一种一体化仿真平台解决方案。以实际项目为背景,验证了平台的兼容性和扩展性。为控制专业的设计工作提供了新的平台,解决了各分系统研发单位之间模型级交流的困难与障碍。同时使控制专业设计人员仅需要了解分系统原理,而无需完全细致了解模型内部结构甚至自行建模,就可以进行设计验证工作,缩短了产品研制周期。 相似文献
343.
基于L-M网络的涡扇发动机动态过程辨识 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了多层前馈网络的Levenberg-Marquardt (LM)算法,对涡扇发动机动态过程的数学模型进行了分析和简化,运用多层前馈网络L-M算法对涡扇发动机进行加力推力变换时的非线性MIMO动态过程的数学模型进行了辨识,辨识所用样本数据和测试数据均为试飞实测数据.辨识结果表明,这种方法收敛快精度高,非常适合于涡扇发动机非线性动态过程的建模. 相似文献
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为提高航空发动机运行安全分析的精度和计算效率, 提出了一种航空发动机运行状态下的时变安全性分析方法。所提方法结合飞行任务特点和航空发动机工作特性, 以提取的快速存取记录器(QAR)信息为分析数据, 依托数据包络分析法, 考虑航空发动机运行过程中发动机工作状态、燃/滑油工作状态、飞机飞行状态、运行外界条件4类因素对运行安全性进行分析。针对航空发动机运行安全影响因素的高度非线性和强耦合性, 提出了一种PSO/BR-ANN智能神经网络模型。所提模型基于人工神经网络(ANN)算法通过改进粒子群优化(PSO)算法和贝叶斯正则化(BR)算法进行优化。通过对B737-800机型一次北京至乌鲁木齐飞行任务的航空发动机运行安全分析, 得到了时变的航空发动机安全裕度, 验证了方法的有效性。通过对PSO/BR-ANN、随机森林、ANN这3种算法进行比较, 说明PSO/BR-ANN智能神经网络模型提高了分析精度和计算效率。所提方法和模型可以为航空发动机的运行安全分析、特情处理、维修及设计提供有益参考。 相似文献
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通过求解经典O-S方程(LST)、扩展的O-S方程(EOS)和线性抛物化稳定性方程(LPSE),对展向无限长、后掠角25°、迎角0°、来流Mach数0.8、单位Reynolds数6.79×106/m的机翼边界层进行了稳定性分析,结合eN方法进行了转捩预测。研究发现无限长后掠机翼在(x,ω)平面上的中性曲线没有下支,在(x,β)平面上的中性曲线呈反拇指的形状,横流不稳定性在机翼前缘占主导作用。当外界扰动进入边界层后,幅值将被直接放大,对于频率相同的扰动,首先是展向波数β大的增长起来,演化到一定位置开始衰减,然后是展向波数β小的逐渐增长起来,并且增长的指数N逐步超过波数大的扰动。转捩在机翼前缘完成,引起转捩的扰动波的展向波长约为2mm。 相似文献
349.
350.