基于非线性神经网络的摆式列车检测系统动态补偿方法研究

针对零极点匹配动态补偿方法的不足 ,提出基于非线性神经网络的摆式列车检测系统动态补偿方法。根据陀螺平台实测超高数据 ,采用LM算法对所设计的非线性神经网络进行训练。仿真结果表明 ,所设计的神经网络动态补偿器能有效改善陀螺平台系统的动态特性 ,满足摆式列车倾摆控制实时性的要求。     

差分吸收光谱法污染物连续监测系统

紫外—可见差分吸收光谱法 (DOAS)是一种新型在线式烟气排放污染物自动监测的可行方法 ,它在不改变被测试样成分的前提下 ,可以同时对多种气体进行连续测量。对获得的吸收光谱数据由计算机处理 ,可实时记录烟气中各种污染物的含量 ,并对未知成分的气体进行判断。介绍了基于这种测量方法的测试系统的构成。     

柔性张拉薄膜可展开空间天线研究现状与发展趋势

柔性张拉薄膜可展开天线是将柔性电子、柔性薄膜材料、柔性结构和柔性展开技术融合创新的一种具有广泛应用前景的大型可展开空间天线，具有轻质、高展收比、高增益和波束灵活的特点，可有效满足遥感、通信、深空探测卫星的特殊需求。阐述了柔性张拉薄膜可展开天线的特点与研究现状；对空间薄膜天线研制的基础理论及综合测试方法进行了总结；结合具体工程问题，论述了大型可展开空间薄膜天线研制所需要解决的关键技术难题，并进一步分析了薄膜天线的技术发展趋势。     

攻击角度约束下的分布式强化学习制导方法

为提高导弹在攻击角度约束下对目标的打击效能，提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的分布式强化学习制导策略。为了最大限度地减小攻击角度误差，设计了一种新的奖励函数，使导弹在满足视场角约束的同时，视线角向期望值收敛。此外，为了增强强化学习模型的泛化能力，提出了一种分布式探索策略，提高了模型训练过程中对环境的探索效率。仿真结果验证了所提出的分布式强化学习制导方法能够在固定攻击角度约束下实现对目标的精准打击。与传统制导律相比，所提制导方法的攻击角度误差更小，收敛速度更快。