基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

六类高超声速激波-激波干扰的数值模拟研究

基于粘性全N-S方程，利用有限体积法进行数值离散，对Ⅰ到Ⅵ六种类型的激波一激波干扰现象进行了数值模拟，其中采用了二阶Harten-TVD格式，LU隐式算法以及Baldwin-Lomax代数湍流模型。每种类型都得到了清晰的干扰流场结构，其中Ⅳ型干扰的模拟结果与实验结果进行了比较，符合较好。数值模拟结果的对比指出，由入射位置差异引起的不同类型激波-激波干扰结构有很大不同，对壁面压强分布的影响也存在较大差异。     

Matlab在教学仿真中的应用

介绍了Matlab的仿真功能.用Matlab进行了自动控制系统、电路的仿真,所得结果显示出该方法可大大提高理论的可视性,能起到辅助教学的作用,并有利于学生加深对理论的理解.     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

自激励门限自回归模型研究与应用

本文利用自激励门限回归分析方法，建立新生儿体重的门限自回归模型SETAR（2；2；1：5），得到令人满意的结果。     

三维机身起落架着陆冲击力学模型

 本文根据起落架系统的几何、运动学及动力学特性,推导出目前广泛使用的三维机身式起落架,并具有柔性支柱系统的着陆冲击力学模型。并对其初始条件、对称着陆及不对称着陆情况作了动力学分析。     

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

浅谈企业建模方法

本文概述了企业建模的意义、结构、方法及流程。     

“T”型尾翼飞机的深失速特性研究

应用时间历程法讨论了“Ｔ”型尾翼飞机的深失速开环特性，分析了气动力矩特性和升降舵操纵规律对深失速改出特性的影响。建立了深失速闭环特性计算数学模型，分析了驾驶员数学模型参数变化对深失速特性的影响。研究结果表明，气动力矩特性，升降舵操纵规律和驾驶员模型参数的变化对“Ｔ”型尾翼飞机的深失速改出特性有显著的影响。