典型零件压铸模智能CAD系统研究

建立了典型零件压铸模智能CAD系统,分析了系统各模块的组成及功能,并阐明了系统实现的关键技术.     

基于加速度测量的柔性智能桁架结构

本文在只能获得加速度时,通过改变Leunberger观测器的结构形式,基于模态滤波器技术、最优控制理论和计算机控制系统理论,采用独立模态空间控制策略进行了具有密集模态的空间柔性智能桁架结构的实时计算机振动主动控制实验研究.实验结果表明这种控制策略是行之有效的.     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

模态分析与结构动力优化

现代工程结构往往承受地震、风、波浪等各种载荷,其减振设计是十分复杂的问题,需要将模态分析、有限元分析与减振技术、优化设计等技术结合起来,本文对这些问题进行了评述与讨论,并提出了一些方法。     

一种有效的锯齿波调频信号识别方法

分析了锯齿波调频信号相位差分序列的特征,在此基础上给出了锯齿波调频信号的识别和参数估计方法,并采用多重相位差分改善了算法对低信噪比环境的适应能力.仿真给出了不同信噪比下对锯齿波调频的识别率.     

用于脉冲多普勒雷达EMI检测和角度测量的杂波滤波和处理技术

脉冲多普勒雷达发射一组脉冲重复频率（ＰＲＦ）恒定且相位相参的射频脉冲，叫做相干驻留间隔或ＣＤＩ。由此产生的雷达回波脉冲在雷达接收机／处理机的多普勒滤波器组中被当作一个整体并进行相参积累，以便为在杂波环境中检测小目标提供必要的相参处理增益和速度鉴别能力，相对较长的ＣＤＩ和最小天线扫描速率约束常常使目标照射限制在每个波束驻留时间的几个ＣＤＩ上，由于每个ＣＤＩ回波的功率可能因ＣＤＩ之间射频频率分集（为减     

智能天线结构模糊自适应变形控制实验研究

基于dSPACE半物理仿真系统和所研制的压电作动器,设计并构建了智能天线结构实验平台,进行了结构变形控制实验研究。实验中采用常规PID作为基本控制方法,并在此基础上设计了一种模糊自适应PID控制器,将两种方法对应的不同控制效果进行了对比。结果表明:在所给的实验条件下,基于压电材料可实现对智能天线结构变形的控制,作动器控制变形量最大可达166μm;两种控制方法均可对结构变形进行控制,模糊自适应方法的绝对位置控制精度达到±0.5μm;应用模糊自适应PID控制方法对结构进行变形控制,较之常规PID控制方法能够降低系统响应的超调量,缩短稳定时间,提高控制精度,得到更好的控制过程。     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

四边形全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。该算法将四边形星图模式分解为两个具有公共边的三角形模式，使用三角形模式的特征，在保证自满计算量和星载星表的存储容量的前提下，使算法的识别成功率得以星著提高。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ实验表明，在星等误差０．５星等（３σ），位置误差１０角秒（１σ）时，该算法的识别成功率接近１００％。