神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

悬浮浇注对铝铜合金组织遗传性的影响

采用悬浮浇注法研究了ＺＬ２０１合金的遗传现象及其组织性能的影响,通过分析试件的凝固特性,对合金的组织遗传机理进行了初步探讨,结果表明：悬浮剂的中入使合金的凝固时间缩短,凝固速度增加,促进了合金结晶组织的细化,当加入３％ｗｔ悬浮剂合金组织的有明显改善且力学性能σｂ和δ分别提高了８．８％和２３．１％,证明熔体中的弥散质点是组织遗传“基因”的观点。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

基于系统类比的火控精度考核方法

火控系统的综合误差是由火控系统原理误差、弹道散布误差、飞行员瞄准误差和中间风等多种随机因素带来的误差构成,为考核系统原理误差,必须从实弹打靶结果中剔除其它方面误差。采用传统的外弹道测试法,试飞周期长,耗费大量人力和财务。本文提出了一种基于系统类比的火控精度考核方法,从已鉴定的成熟系统中获取后几项误差并予以剔除。理论计算和实弹打靶表明,这是一种有效、经济的精度考核方法,为同种飞机使用不同火控系统的精     

凸轮弹性连杆复合机构的动力学修改

本文以胶印机递纸机构为研究对象,该机构为一两自由度凸轮连杆复合机构。在建立该机构运动弹性动力学（ＫＥＤ）有限元分析模型和现场袂测固有频率的基础上,提出了一种利用实 固有频率数据修正复合机构有限元动力模型的方法。其基本思想是利用机构各个运动位置上的固有频率实测值与有限元模型的计算值之间的加权误差建立目标函数,然后利用优化方法使目标函数极小化,从而求出有限元模型参数的修正值。计算结果表明该方法是简便有     

C-dump变换器供电的无刷直流电机换相转矩脉动的分析

研究了基于Ｃ－ｄｕｍｐ变换器的无刷直流电机的换相转矩脉动,分析了换相转矩脉动产生的原因,对换相电流变化率、储能电容电压和转速对换相转矩脉动的影响进行了仿真分析。提出了减小换相转矩脉动的措施,并给出了实验波形和实验结果。     

B-SURF三维CAD系统及其在无人机研制中的应用

本文所讨论的B-SURF三维CAD系铣包括3-D几何设计与外形数值计算、3-D图形变换及处理、数控绘图与数控加工自动编程等部分,能实现CAD/CAM方面的十个功能。该系统以造型能力较强的重节点非均匀B样条方法为基础,并把重节点的信息应用到后置处理中去,以充分体现出该方法的优越性。系统具有一定的通用性,可用于无人机、轻小型飞机、汽车及其它具有复杂外形产品的几何设计与制造。     

一种简单有效的层合板壳单元

本文通过修正普通四边形单元的横向剪切应变能而得到了一种新的四边形四节点壳单元(本文称之为L_3单元)。该单元每个节点有五个自由度,适用于各向同性、正交异性和层合板壳的线性、非线性及稳定性有限元分析。文中给出了各种类型板壳结构的算例。数值结果表明,该单元不仅公式简单、自由度少,而且具有令人满意的精度和收敛特性。     

对影响无人机转动运动的两个因素的分析

陀螺力矩是在高速旋转的发动机转子和无人机的转动运动相互作用下产生的。在它的作用下,无人机在不同方向上的转动运动交连起来,共同影响无人机的飞行姿态。转动惯量是决定无人机的转动运动的另一个因素。本文着重研究了陀螺力矩在无人机几个特殊的飞行段落内对无人机转动运动的影响和燃料量以及无人机姿态角变化造成的燃料分布变化对无人机转动惯量以及转动运动的影响。     

快速合并分类算法的优化

本文介绍一种改进的快速合并分类算法及其在微机上的实现。在用各种比较操作进行分类的算法中,著名的合并分类(Merge Sort)法的分类速度最快,但它要以较大的额外存贮空间为代价。本算法与合并分类法相比,速度更快,而需要的额外存贮空间却减少了50％～67％。实验结果表明,N在500～1500范围内,速度提高了4.7％～8.5％,所需的额外存贮空间减少了51.2％～65.9％。本算法已在IBM PC机上用BASIC语言实现,可把本程序作为一个子程序加以调用。