自主交会逼近段的模糊/PID混合控制

采用模糊/PID混合控制技术,对自主交会逼近段的轨道控制进行了研究。将逼近段轨道控制解耦为三个独立通道的控制,并分别设计了逼近段轨道控制的模糊控制器、PID控制器和模糊/PID混合控制器。在考虑导航和控制误差情况下,对模糊控制器、PID控制器和模糊/PID混合控制器的轨道控制情况进行了数值仿真,并对三种控制器的轨道稳定性和燃料消耗情况进行了比较。仿真结果表明,模糊/PID混合控制器的最后逼近相对运动轨迹比模糊控制器更稳定,同时燃料消耗更少。     

基于Perl和OCEAN的集成电路仿真分析方法

提出一种集成电路仿真分析方法。将Perl语言和OCEAN语言应用于集成电路(IC)仿真中,自动生成一组完备、准确的测试文件,以批处理和远程非图形用户界面的方式完成大量长时间的电路仿真,并利用所得大量仿真结果进行曲线绘制、拟合、信息提取。将方法运用于某双系统导航接收机中某衬底偏置低压射频混频器的仿真分析,结果表明方法高效、有效、准确、便捷,可用于航空航天领域芯片设计的仿真分析。     

多项式逼近技术在微波双工器设计中的应用

微波波导双工器在天馈系统和微波通信系统中有着较广泛的应用。文章提出了微波双工器设计的一种思路:采用多项式逼近技术,拟合得到通道滤波器各个耦合节S参数随频率的解析表达式以及波导T结S参数的解析式,通过多端口网络矩阵级联技术,获得双工器的S参数;采用插值,可以任意修改通道滤波器的耦合和谐振尺寸以及T结传输线长度。通过优化或手动调试,得到满足电性能要求的双工器。设计了一个K频段双工器,多项式拟合及插值结果与HFSS仿真曲线吻合较好,说明了该方法是有效的。     

多层前向BP网络函数逼近能力的研究

对多层前向神经网络的函数逼近能力进行了研究，讨论了用多层前向ＢＰ网络来逼近非线性函数时，输入激励信号的选择和增加隐层层数和每层神经元个数对逼近精度的影响。为了在隐层层数、每层神经元个数有限的情况下，加快网络学习速度，改善逼近效果，本文提出了利用对被逼近函数的先验知识，在隐层前加一函数层的思想，并通过仿真证明了其有效性。     

基于翼型反设计的遗传算法

遗传算法有时收敛太慢或收敛困难.在翼型反设计问题中,算法的计算效率很重要.给出了翼型的非均匀B样条曲线表示,设计了遗传操作算子,引入一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法--Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法,将SPSA算法作为一种快速局部优化方法和遗传算法的整体搜索策略结合起来,为翼型反设计提出了一种快速高效优化算法.并用该算法分别对NACA2412和NACA0016翼型进行了反设计,取得了令人满意的结果.     

在轨目标逼近远程导引律设计

利用最优多脉冲方法,对目标航天器逼近过程的远程导引段轨道进行设计.基于Lawden主矢量理论,解决固定时间、燃料最省的逼近轨道问题.通过仿真分析了固定初始条件时燃料消耗量随着转移时间的变化关系.对于燃料和时间均有约束的情况,给出了求解燃料最省和时间最小的多目标优化问题的方法.这一研究对于评估具体任务的燃料消耗和转移时间有重要意义.     

阶梯函数逼近阶与若干函数类的特征

利用阶梯函数逼近给出了连续函数类的特征,并在此基础上分别导出阶梯函数逼近李普希兹函数类和狄尼-李普希兹函数类的逼近阶。     

激光散斑法测定榫槽二维应力强度因子

用激光双曝光散斑法测量出发动机涡轮盘榫槽底部裂纹尖端附近的位移场 ,分别用非线性二乘法逼近和J积分计算出应力强度因子KⅠ ,获得了较好的效果     

用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法

提出了一种用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法 ,论述了其算法的进化过程并对多层前馈神经网络的权值进行了优化 ,对权值的初始化范围以及输入层节点进行了优化选择。仿真试验结果表明 ,该算法收敛速度快 ,网络逼近精度高 ,克服了BP算法易于陷入局部极小的问题。     

复杂结构优化设计的二级多点逼近方法

提出了一种独特的多元逼近函数,它具有良好数值稳定性和直观意义。该逼近函数结合二级多点逼近概念形成了更完善的相应优化算法。将本文方法用于梁结构优化设计,且直接选取梁剖面细节尺寸作为设计变量而不引入特殊的中间变量。算例表明,本文方法具有令人满意的计算效率,从而也验证了方法的广泛适用性。