考虑巡航速度控制的飞机路径恢复优化

为了降低受扰航班造成的经济损失,针对具有机场容量限制约束的飞机路径恢复问题,在基本恢复策略的基础上考虑巡航速度控制,构建了基于连接网络的恢复模型。为进一步提高求解速度,针对性地设计列生成初始化方法。实验结果表明,设计的列生成算法能够在合理的时间内给出解决方案;巡航速度控制的运用对飞机路径恢复问题有很好的调节作用,能够显著降低恢复成本。     

模糊控制和神经网络相融合的研究及其在家电产品中应用

综述了模糊控制和神经网络相融合的研究，列举了若干种由神经网络实现模糊规则和模糊控制器的方法．这些利用神经网络的模糊控制器，能自动地辨识控制规则和校正隶属函数．最后叙述了该方法在家电产品中的应用。     

基于智能PID和扩张状态观测器的姿态控制方法

针对在实际工程中人工设计飞行器姿态控制参数造成工作量大的问题,提出一种基于模型参考自适应控制的神经网络姿态控制方法.首先在模型参考自适应控制的基本框架下,利用BP神经网络的自学习特性,实现PID控制参数的自适应整定.随后设计了两阶线性扩张状态观测器以对控制量进行补偿,并对观测器进行了误差分析.仿真结果表明通过神经网络训...     

弹道导弹显式制导的分析与研究

弹道导弹的制导方法是影响弹道导弹命中精度的关键因素。本文对此进行了深入研究。文章首先分析了影响制导精度和速度的原因。在此基础上，提出了一种基于神经网络的显式制导方法，这种方法利用神经网络进行弹道约束函数的解算，利用微分控制算法进行控制量求解，具有较好的应用价值，文中算例验证了算法的有效性。     

模具型腔的计算机辅助设计

介绍了模具型腔的计算机辅助设计方法。首先设计出零件的3D图形，再设计一个模具体，将零件装入模具体中，用一些零件在模具体中生成一个与3D零件表面一致的型腔，并且在生成型腔时，可以加入收缩系数。     

一种预测潜射导弹冷发射过程中筒盖上最大压力值的鲁棒算法

由于水下发射的特殊性和复杂性，传统的数据回归方法很难准确地预测潜射导弹冷发射过程中筒盖的最大压力值，因此，本文基于神经网络，结合遗传算法，提出并详细介绍了一种预测筒盖最大压力值的鲁棒算法。     

硝胺固体推进剂燃烧性能计算的神经网络方法

传统的燃烧模型致力于对固体推进剂燃烧的物理化学过程的数学描述，其发展往往受到对推进剂燃烧机理认识程度的限制，本文利用误差反转（ＢＰ）神经网络建模的方法建立了硝胺固体推进剂燃烧性能及其影响因素（硝胺含量、压强、硝胺重均粒径）的定量关系，而不考虑燃烧的具体过程，根据此定量关系对硝胺固体推进剂燃烧性能的计算表明，计算结果和实验值吻合得较好，这为推进剂配方的计算机辅助设计提供了一种新方法。     

人工导向自组织子网学习方法研究

本文提出的人工导向自组织子网学方法，克服了子网结构中各子网间没有相互联系，对类别之间含混特征无法区分的缺点。通过在话者辨认实验中的应用表明，这种方法适于区分特征相近的类别，可用于辨别真假目标     

细丝CO2焊焊炬高度的双模分段控制系统研究

引入 I(积分 )—模糊自整定 PI(比例、积分 )双模分段控制系统 ,根据焊炬当前高度偏差及偏差变化率适时在线调节比例 (P) ,积分 (I)控制作用的强度 (参数 )。实验表明 ,双模分段控制系统比传统 PI控制系统具有更好的动态特性     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。