中国通用航空发展研究

对通用航空发达国家美国的通用航空现状和发展趋势做了研究,分析了美国通用航空高度发达的主要原因,给出了美国通用航空发达对中国通用航空发展的启示;讨论了中国通用航空极度落后与制约发展的因素;阐述了大力发展中国通用航空的必要性;并对中国通用航空发展前景做了展望。     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

基于RBF神经网络的数字模式识别方法

在介绍径向基函数神经网络基本原理的基础上,讨论了基于 RBF 的数字模式识别的设计及其原则,包括识别数字网络模型结构、最近聚类学习算法等问题。     

基于分形的BP网络水下目标识别

主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。     

基于转角振型曲率的损伤识别

利用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化来作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真对不同位置发生损伤的悬臂梁进行分析,利用构造的的损伤指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人的研究基础上,特别提出了利用角度位移振型曲率变化来识别损伤。仿真算例表明:利用角度位移振型比平动位移振型识别损伤的效果更好、精度更高。     

基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。     

飞机越界工程材料阻滞系统

机械故障、气象因素、跑道异常、驾驶员操作失误等原因会造成飞机冲出跑道事故。据统计,美国平均每年发生10起飞机越界的事故征候。因此,在飞机越界的情况下如何平稳、有效地阻滞飞机,避免其冲出跑道,确保飞机与乘客安全是个大问题。     

跨音速压气机中的涡结构与失速机理分析

将一种新的涡识别方法应用于压气机流场的分析.该方法采用应变率张量和旋转张量的第四不变量,具有在识别流场中涡的存在的同时,分析该处涡处于拉伸(生成)或松弛(溃灭)状态的能力.通过将该方法与传统的动压头和流线、速度矢量等分析方法的结合,本文对所研究的跨音速压气机的失速过程进行了分析和讨论.     

基于射频指纹的测控地面站身份识别方法

卫星测控信道具有开放性特点,第三方容易截获测控信号,并通过特定信号分析手段获得通信编码体制甚至密钥,严重危害测控安全.为增强卫星的测控安全性,提出了一种基于射频指纹的测控地面站身份识别方法,即提取测控信号的射频指纹来验证测控指令是否来自于合法用户.使用卷积神经网络从21台发射机的变功率信号中识别特定发射机,识别精度高达...     

直接侧向力/气动力复合控制影响因素研究

为分析直接侧向力/气动力复合控制中的影响因素对控制效果的影响,给出了复合控制拦截器的典型布局,建立了直接侧向力/气动力复合控制分配模型;采用自适应动态逆方法形成虚拟控制律实现拦截器姿态控制,并进行了仿真验证与分析。仿真结果表明,不同发动机总数、发动机开关机周期和推力大小等因素对最终控制效果有直接的影响,且发动机开关机周期与推力的共同作用对控制效果影响明显。