Banach空间中微分包含解的存在性

本文在无穷维Ｂａｎａｃｈ空产是中讨论微分包含解的存在性，先给出了几个普通微分包含的比较定理，讨论了近似解与解的关系，然后得到了Ｂａｎａｃｈ空间中微分包含解的存在性定理。     

多星博弈拦截Nash和Pareto策略研究

针对多星博弈拦截问题,基于微分博弈对策研究了各航天器的博弈策略。分别讨论了多颗拦截器的非合作Nash反馈策略,以及合作Pareto反馈策略。首先针对Nash均衡,各拦截器以终端零控脱靶量为指标设计了博弈策略,而目标的策略以终端脱靶量的加权和进行设计。进一步,考虑各拦截器采取合作方式进行拦截,相应的博弈策略基于单一指标的凸组合进行设计,而目标的策略保持不变。通过比较,Nash反馈策略与Pareto反馈策略相同,使得拦截器可以采取非合作模式实现合作拦截的目的。最后仿真分析了2颗拦截器对同一目标进行拦截的博弈态势,表明了本文提出的博弈策略对多星博弈问题的有效性。     

微分法在定位误差分析与计算中的应用

介绍了微分法分析计算定位误差的原理和适用范围,通过生产实例分析,证明了该方法在解决多误差因素定位误差分析与计算中的简便与快捷,从而有效简化了复杂定位方案定位误差的分析与计算,提高了夹具的设计效率。     

飞机地面除冰运行合作博弈模型研究

通过对飞机除冰运行问题的分析研究,以合作博弈的思想为理论基础,建立了在允许合作选择对策并且进行支付转移规则下的航空公司博弈模型,通过对模型核心与特征函数的分析,基于Shapley向量的博弈核心求解方法得以提出。仿真结果表明,该合作博弈模型有效激励了航空公司间的合作行为,基于Shapley向量核心解法兼顾了联盟的集体理性与个体理性,对比显示,其分配方案合理、较优。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

一种基于李群方法的新型三维制导律设计

使用李群方法设计了一种新型三维制导律。在俯仰、偏航通道之间存在强耦合关系时,基于双通道解耦的假设构造三维制导律变得困难,而基于李群方法则可以在不进行通道解耦的条件下进行制导律设计。本文首先基于矢量建立了三维制导的一般运动学模型,在给出了矢量的SO(3)群描述之后,按照SO(3)群上的广义比例 微分(PD)控制方式进行了制导律设计。所得到的三维制导律既能用于目标机动的制导,也能用于有终端约束的制导。该制导律在二维平面的简化结果与传统比例导引的结果一致。最后用典型飞行轨迹仿真验证了其可行性和良好的性能。     

农村合作组织的经济学分析

发展农村合作组织,可以增加组织化收益,提高农民收入。农村合作组织的收益不但表现在价格上,而且可以在规模经济中表现出来。通过对农村合作组织的经济博弈分析,我们发现,农村合作组织就是基于合作后能够给多方主体共同产生效益最大化,从而共同分享合作剩余,也为政府引导地方经济发展提供了有效的激励制度范式。农村合作组织的制度绩效主要体现在制度激励、克服“农户＋公司”模式弊端、实现小农经济与市场经济的有效对接以及降低交易费用等方面。     

中国国际航空货运的重新审视与博弈分析

一．引言 随着中国与国际经济交往的不断加深、外贸依存度不断增加，作为世界工厂中国已经迅速融入世界产业链条，将越来越多地参与世界分工，与其他国家和地区的国际交往与贸易往来迅速增加。今后一个时期，中国稳定的政治环境、快速发展的国民经济、丰富而廉价的劳动力和不断升级的国内消费市场仍将吸引大量外资投入，对我国的国际航空货运提出了更高的要求。据波音公司的预测，未来20年间，世界航空货运将以6．2％的平均增幅增长，而空客公司则预测为5．5％。在此背景下，国际航空运输也呈现出联盟化与综合化的趋势。     

基于微分载荷模型的飞行载荷参数辨识方法

介绍了一种基于微分载荷模型的飞行载荷辨识方法.根据实测载荷与飞行参数之间存在的相关性,利用输出误差法对平尾微分载荷模型进行了辨识,得到了飞行状态下平尾载荷的计算模型.同时得到了适合于飞行载荷辨识的一种方法,该方法可以研究飞机的不同操纵规律对结构载荷的影响,具有较高的精度,可行有效.     

基于神经网络的鲁棒制导律设计

 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。