一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法

针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。     

一种低RCS无人飞行器外形的气动特性实验研究

根据气动布局的基本原理,结合低RCS要求,设计了一种鸭式布局、带边条的翼身融合无人飞行器外形,实验结果表明,该外形不仅具有低RCS特征,而且具有良好的气动特性,升阻比达到8左右。     

运载火箭姿态系统自适应神经网络容错控制

针对运载火箭姿态系统跟踪问题,考虑干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响,设计了一种基于自适应神经网络的非线性容错控制律。该控制算法结合了连续的终端滑模控制,径向基神经网络和自适应控制方法。首先,基于滑模控制理论,设计了一种快速终端滑模面,保证系统跟踪误差能够在有限时间收敛至零。然后,在终端滑模面基础上,提出了一种基于自适应径向基神经网络估计的终端滑模控制律。利用自适应参数的神经网络逼近系统参数并提高抗干扰性能,采用平滑连续控制策略消除了终端滑模中的颤动现象。通过李雅普诺夫的分析方法证明了闭环系统的收敛性和全局稳定性。采用数值仿真,验证了提出的基于自适应径向基神经网络的终端滑模控制律具有较好的跟踪性能和精度。     

河南省第三产业结构变动及其原因分析

20世纪90年代以来,河南省第三产业占GDP比重出现了停滞不前的局面.通过对河南省第三产业内部结构变动的分析,借鉴发达国家第三产业发展的经验,认为造成河南省第三产业比重停滞不前的主要原因是第三产业各行业发展落后造成的,建议加快河南省第三产业发展的关键在于促进第三产业各行业的快速发展.     

三角带失效概率模型

通过失效物理分析，考虑了挠性传动件-三角带的受力和变形．剖析了其失效形式．根据其特殊的失效物理背景推导了数学模型，提出宜采用最弱环模型，大样本试验证实了上述分析。     

对PIO预测的A值及A准则的分析

从应用的角度详细地介绍了国外预测PIO时使用A值及A准则的情况。进行了计算公式的推导，讨论了准则在推导过程中所采用的假设及其适用情况，重新整理和校核了计算步骤和算例，以便于推广使用。     

自动校相技术在现代测控雷达中的实现

介绍自动校相技术的程序设计及其在工程中的应用，详细叙述了该软件关键部分的设计技术。     

战斗机滚转姿态快速性研究

介绍了战斗机中等幅度滚转姿态快速性的定义，应用欧拉法对19种飞机构形的滚转快速性进行了仿真计算．其结果与地面模拟战斗机攻击机动试验相比较，表明滚转姿态快速性与滚转模态时间常数、滚转操纵效能、副翼操纵速率和控制系统增益等飞行品质要求密切相关，飞行品质标准MIL—STD—1797没有完全涵盖中等幅度滚转姿态变化的要求。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。