采用开关磁阻电机系统的电动摩托研究

电动车辆是融多学科为一体的高科技产物,发展速度不断加快,本文对电动摩托车的总体设计进行了研究,并针对电动摩托车的特点提出了一种开关磁阻电机驱动系统（ＳＲＤ）方案,该开关磁阻电机采用８／６结构,其优点是容易再生制动,效率较高,起动力矩大,可靠性较好。额定功率为１ｋＷ,向驱动系统提供动力的是两只１２Ｖ３６Ａｈ的铅酸蓄电池,控制器以８０Ｃ１９６ＫＢ单片机为核心,在对ＳＲＤ充分研究的基础上,完成了电动摩托     

定点DSP的开发实践

本文阐述了在定点DSP芯片的开发过程中如何进行数据处理特别是实数处理以及开发过程中要注意的一些问题。     

飞机制造工装协同工艺设计

从飞机制造工装工艺设计入手,结合计算机支持的协同工作方法,分析并论述了飞机工装协同工艺设计系统的框架模型,工作流管理机制。提出一种以工艺知识为支撑,基于网络的工装协同工艺设计系统的实现方案。     

基于多体理论的数控机床精度可再生关键技术的研究

通过分析数控系统如何来控制机床的运动进给,构造了实现精度再生的系统模型。并将基于多体系统理论的几何误差补偿技术应用到数控系统中,开发了仿真补偿软件,达到了理想的补偿效果。     

空-地攻击作战效能评估的综合指数模型

 详细分析了作战飞机空-地作战效能评估中常用的对数法模型,指出了模型中存在的问题,并结合作战理论和实战情况,针对原模型存在的问题提出了一种新的空-地攻击作战效能评估解析计算方法——综合指数模型,并对综合指数中各分项能力的评估模型进行了修改完善。最后以8种机型的空-地攻击作战效能评估为例计算并检验了模型的可用性。     

曲型产品"参数化"设计简介

结合产品特点,简介型号产品利用成熟技术的情况,阐述典型产品"参数化"设计的应用需求、应用方法及应用前景.     

质子交换膜燃料电池用增强型复合膜性能研究

用流延法制备增强型NaIion／PTFE复合膜,用电子扫描显微镜（SEM）观察膜,测试了膜的溶胀率、机械强度及质子传导率测试和单体电池性能,并与市售Nafion0膜进行比较。研究表明：流延法制备的Nafion／PTFE复合膜致密性好,（23±2）℃和（i00±2）℃恒温水浴条件下,Nafion／PTFE复合膜体积溶胀率分别仅为Nafion0212膜的30％,70％,Nafion／PTFE复合膜的最大拉伸强度较Nation212膜高52％,H2渗透率较Nafion0212膜高14％～25％;Nafion／PTFE复合膜的放电电压高于Nation0211膜,当电流密度为1000mA／cm。时,Nafion／F’T—FE复合膜单池放电电压为0．714V,较Nafion0212膜高8％,能满足质子交换膜燃料电池（PEMFC）使用要求。     

基于连续小波变换的脉内调制类型识别技术

脉内调制类型识别是雷达侦察的关键技术之一,特别是低信噪比下的脉内调制识别技术是当前研究的热点.利用基于连续小波变换的瞬时频率提取技术,可以在低信噪比条件下获得不同调制类型信号的瞬时频率特征,从而实现低信噪比下的脉内调制类型识别,仿真结果表明采用这种方法可以有效地实现低信噪比下的瞬时频率提取.     

一种改进的过零检测分析方法

过零检测法是一种经典的调制域分析方法,它原理简单,计算方便,对单载频、线性调频和FSK信号有着较好的效果.但过零检测法无法分析相位编码(BPSK)信号.因此提出了一种改进的过零检测算法:零点斜率测频法.通过仿真验证,证明了该方法是一种有效的雷达脉内特征分析方法,它不仅可以分析单载频、线性调频和FSK信号,还可以分析BPSK信号.     

Constrained adaptive neural network control of an MIMO aeroelastic system with input nonlinearities

A constrained adaptive neural network control scheme is proposed for a multi-input and multi-output (MIMO) aeroelastic system in the presence of wind gust, system uncertainties, and input nonlinearities consisting of input saturation and dead-zone. In regard to the input nonlinear-ities, the right inverse function block of the dead-zone is added before the input nonlinearities, which simplifies the input nonlinearities into an equivalent input saturation. To deal with the equiv-alent input saturation, an auxiliary error system is designed to compensate for the impact of the input saturation. Meanwhile, uncertainties in pitch stiffness, plunge stiffness, and pitch damping are all considered, and radial basis function neural networks (RBFNNs) are applied to approximate the system uncertainties. In combination with the designed auxiliary error system and the backstep-ping control technique, a constrained adaptive neural network controller is designed, and it is pro-ven that all the signals in the closed-loop system are semi-globally uniformly bounded via the Lyapunov stability analysis method. Finally, extensive digital simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme towards flutter suppression in spite of the integrated effects of wind gust, system uncertainties, and input nonlinearities.