基于BP神经网络的景象匹配算法研究

基于BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。讨论了BP神经网络及图像的灰度不变矩和边缘不变矩，并把灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于本文BP神经网络景象匹配中。算法分析表明该算法具有很高的匹配效率。     

火药真空点火试验装置的研制

阐述了火药真空点火试验装置的构成及其各部件的作用,重点介绍了装置中的管道设计,最后简述了试验方法和步骤。     

固体推进剂点火的表面沉积模型

本文根据固体推进剂采用含有凝结物质的流动热气体进行点火的特点,提出了一个点火过程的机理,即认为在点燃之前凝结物质的热粒子首先沉积在推进剂的表面上形成一层沉积层,并根据传热理论建立了固体推进剂采用含有凝结物质的流动热气体点火的模型,求得了固体推进剂内部的温度分布和表面温度随时间的变化,以及计算点火延迟时间的解析解,再根据对流换热系数与压力的关系计算出点火延迟时间与压力的关系,将理论计算的点火延迟时间和压力的关系与实验结果比较表明理论模型是合理的。为了验证本文所提出的点火过程的沉积机理,设计了一个实验,实验结果表明在点燃之前推进剂表面确实存在一个沉积层,因而合理的理论模型应该包括这个沉积过程。     

基于峰值点的目标对准在MSTAR SAR图像分类中的应用

模板匹配的分类方法是合成孔径雷达目标识别的重要方法。研究了MSTAR SAR图像,指出图像中的目标峰值点本质上对应于实际物体的散射中心,并且在一定方位区间中具有稳定性。假设目标存在位置偏移的基础上,提出先利用目标峰值点对准目标,再生成模板和分类的思想。分析了方位区间中基准图像的选取及对准过程对模板生成和目标分类的影响程度。最后研究了同类变形目标间的分类,提出了峰值点特征增强成像、预分类、目标对准和正式分类的四步算法。结果证明,所提算法具有较高的分类精度和效率。     

翼柱型装药发动机点火升压过程计算

利用实验获得的翼槽内火焰传播规律经验公式,在Ｐ（ｔ）模型的基础上,建立了翼柱型发动机的点火升压计算模型。计算结果与实测数据吻合较好。同时就点火器流量、推进剂燃速、喷管堵盖打开压强等设计参数对发动机点火升压过程的影响进行了分析。     

复合推进剂实际点火过程的实验研究

固体火箭发动机的实际点火过程是极为复杂的,它不但是个瞬变过程,而且还是包括对流、导热和辐射传热过程等的复杂的物理化学过程,为了形象地揭示固体火箭发动机的实际点火过程,本文作者设计了带透明窗的小型点火试验发动机装置,采用高频响压力传感器、光电管和高速摄影,利用同步控制装置,极为准确地记录了这一过程。     

基于多层前向神经网络的块控制器设计

针对一类非匹配不确定性的线性系统,基于块控原理,提出了一种结合块控制、神经网络控制和backstopping控制技术的设计方法.其特点是无须已知不确定性的界,利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性,利用多层前向神经网络来估计系统中的不确定性,再利用鲁棒控制方法来改善系统的性能.利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的渐近稳定性.最后,给出的仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性.     

基于H∞模型匹配的应急飞行控制研究

研究发当飞机常规操纵舵面失效时，通过飞机发动机推力大小来操纵飞机的飞行问题，采用H∞模型匹配的方法，设计动态补偿器，使只调节发动机推力的飞机所表现的特性与在常规舵面操纵下的飞机所表现的特性相近似,从而使飞行员能在操纵舵面失效的情况下，按常规操纵的方法通过控制飞机发动机推力来操纵飞机，实现应急控制，仿真验证了这种方法的有效性。     

旋流杯结构及进气参数对燃烧性能的影响

为优化旋流燃烧室头部结构、提高其运行性能,针对三种旋流器文氏管和燃料喷嘴的组合结构和两种流通面积的旋流器,开展了常压下以甲烷为燃料的燃烧室性能实验研究。实验结果表明,各头部结构的冷态总压损失系数与来流速度的平方成正比,燃料喷嘴插入文氏管的位置过深或过浅都会增大流动阻力,在来流速度9.7m/s条件下,喷嘴处于中等插入位置时总压损失系数降低6%左右;开放空间下,燃料喷嘴的位置越浅越利于火焰稳定,受限条件下这种影响被缩小,并且受限火焰的稳定工作范围明显宽于相同入口条件下的开放火焰;增大旋流器流通面积有利于降低总压损失系数、增强火焰稳定、减轻火焰筒壁面振动幅度,但不利于促进燃料和空气掺混,导致NO和CO的排放浓度都变大;在临近贫油熄火状态时,火焰筒壁面振动幅度加剧,明显高于稳定燃烧时的情况。     

激波作用下粉尘卷扬,点火与燃烧的数值研究

根据本文给出的守恒方程和计算方法，对激波与沉积可燃粉尘的相互作用进行了数值研究，讨论了激波作用下的颗粒的上扬、点火与燃烧的基本特征以及波后燃烧粉尘云的内部结构。