降落伞拉直过程的多刚体模型

采用多刚体模型研究了降落伞的拉直过程。在动力学模型中将引导伞、伞包、拉出的伞绳及回收物处理为开链式多刚体;在仿真算法中提出了求解绳段间约束力的n阶递推算法。利用该模型可以研究降落伞拉直过程中的“绳帆”现象。     

机动目标状态估计器算法研究

基于战斗机航迹准稳态运动状态假设,研究了机动目标状态估计器算法.该算法通过选取虚拟测量变量和状态变量,以及假设目标处于航迹准稳态运动状态,把含有9个变量的非线性滤波和预测问题转化为1个三阶和3个二阶的线性滤波和预测问题.在综合控制系统中的仿真结果表明,该算法计算量小,滤波精度好,能够满足综合控制需求.      

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

基于遗传进化算法反演吸波结构电磁参数

对多层吸波结构中未知参数层的电磁参数进行了反演.根据传输线理论确立的多层结构电磁参数与反射/透射系数的关系,建立正向反射率计算模型,根据自由空间法原理搭建的测试平台测量得到多层吸波材料不同入射角度下的反射率信息,利用改进的遗传进化算法获取了多层吸波结构中未知参数层的电磁参数.在遗传进化过程中,采用高斯随机数代替基本遗传算法的均匀随机数,避免了传统网络参数法厚度谐振、多值性问题和基本遗传算法易陷入局部最优点的问题.与传统传输/反射法结果的比较,验证了这种方法的可靠性.这种方法同时适用于计算高、低损耗介质材料的电磁参数.      

低轨卫星移动系统的点波束确定算法

根据星座空间几何基础,以及卫星对地面的覆盖情况以及点波束的形状,通过建立数学模型,提出了地面终端确定所在点波束的仿真算法;并以典型的低轨卫星移动系统Globalstar为仿真背景,仿真得出了与实际系统参数接近的结果,验证了算法。     

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入,无论是软件调试还是地面试验,抑或是对各种算法的评估,也是必不可缺少。     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

一种有效的软件结构图的布图算法

信息的可视化表示是帮助理解软件结构的重要手段.结构化软件中的复杂的模块调用为软件结构的分析和理解带来不便,为此提出一种以模块连接度(扇入扇出系数和)为特征的广义张量平衡算法,以图形方式直观地表现出模块之间复杂的调用关系.具体讨论了算法应遵循的原则,给出了算法的可操作规则集.实践证明,该算法布出的图形具有高度的对称性和紧耦合性,且层次分明,线间交叉少,同时符合图形语义要求和协调性原则.     

基于星敏感器的两种姿态确定算法比较分析

介绍了星敏感器的两种姿态确定算法：最小二乘算法和QUEST算法,推导了最小二乘算法和QUEST算法求解三轴姿态的公式;比较了两种算法在不同恒星数目下的计算精度以及在全天区范围内的计算精度;利用实例说明QUEST算法不仅在全天区范围内姿态计算精度高于最小二乘算法,而且在观测星数量较少,且观测星座呈现较为不利的构型时仍然具有较高的计算精度.     

分布参数随机系统的条件滤波方法

针对分布参数随机系统在其控制输入,系统输出存在观测噪声情况下,提出了分布参数随机系统的条件滤波方法,使得在获得系统状态的最优估计的同时,可以得到关于不确知的控制输入的最优估值,该算法所具有的系统状态和控制输入的估计器结构上的相似性,为降低分布参数系统的滤波算法数值计算上的复杂性提供了一种解决途径,也使得该算法在工程实际中有较大的应用前景.