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基于神经网络的鲁棒制导律设计 总被引:4,自引:0,他引:4
基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计。建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题。采用伴随 BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为 2个神经网络的学习问题,训练后的 2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性。 相似文献
163.
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本文给出了二元紊流发生器实验研究的结果,对不同文氏管通道型面所提供的一些典型的出口流场作了分析,并对某些工作状态下的激波振荡的特征作了介招。紊流发生器出口边界条件可以是音速出口,也可以是等压出口,尽管这方面的区别对于激波振荡特征以及分离包的尺度有显著的影响,但是对于出口流场的影响却是令人惊奇地微不足道。紊流发生器中常使用的提供总压图谱的畸变网可以使出口紊流度大幅度衰减。如果采用模拟板来代替畸变网,这一情况卽可以避免。 相似文献
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环形扩压叶栅流动非定常控制方法的PIV研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用合成射流发生器对于一台环形扩压叶栅进行了流动主动控制的探索,发现适当的非定常激励方式可以使得环形叶栅的总压损失明显减小。同时利用二维粒子图像测速仪(ParticleImageVelocimetry,简称PIV)测量了扩压叶片绕流流场。获得了不同攻角下,在不同的激励频率和激励强度下,流场结构的变化。结果表明非定常激励可以使叶片绕流流场结构发生明显变化。在合适的非定常激励下,扩压叶片的叶背分离流动得到明显抑制,尾迹漩涡的强度和尾迹宽度均明显减小,流线分布比无非定常激励时更加平滑。实验结果能够与环形叶栅时均总压损失的变化相吻合。对于这一非定常控制方法的作用机理也进行了初步的分析。 相似文献
170.
多载波调制是一种有效克服衰落信道频率选择性的技术,从而显著减少码间干扰(ISI)。Turbo码以其接近香农极限的工作性能受到人们的注目,它能在极低信噪比条件下提供可靠通信。把多载波调制与Turbo 编码结合起来能够对整个系统提供显著的性能增益。本文试图对采用这两种技术的通信系统给出性能上的评估。 相似文献