小波分析在外测数据滤波中的应用研究

为提高弹道估计精度,提出了一种基于小波分析的滤波方法,滤除外测数据中AR（自回归）模型的随机误差。分析讨论了滤波过程中的几个关键问题,提出了利用基于偏自相关系数截尾检验的方法来确定分解层数,然后采用GCV（广义交叉确认）准则来确定均方差意义下最优阈值的方法。本文提出的外测数据滤波方法计算简单,不需要估计噪声的方差。仿真结果表明,该方法能有效滤除外测数据中的AR噪声。     

风扇转子的气动优化设计研究

风扇转子气动优化设计是结合CFD、遗传算法和风扇特性的跨学科自动设计方法,这种设计较少依赖经验,能实现多目标和多设计参数组合的优化设计。先研究了四个关键技术：具有耗时少、计算较准确的叶片通道流场数值计算方法;具有良好寻优能力的数值最优化方法;三维叶片造型的参数化方法;以气动性能为目标的多目标函数构建方法。再将上述四个关键技术模块整合,构建简易的气动优化设计软件。三维叶片优化算例证明了该软件的设计能力,其设计结果较满意、设计效率较高、设计周期短。     

一种螺栓拉伸器校准方法研究CSCD

介绍了螺栓拉伸器的一种校准方法,运用牛顿第三定律的基本原理,研究并设计了一种拉伸器校准装置对螺栓拉伸器进行校准,通过对实验结果的误差和重复性分析,以及不确定度评定,表明该拉伸器校准装置具有良好的线性度,测量误差在±1%以内,符合螺栓拉伸器校准要求,达到了校准螺栓拉伸器的目的,可以开展螺栓拉伸器校准工作。     

采样时间序列的滑动递推容错预报算法

在导出线性模型系数递推最优辨识算法的基础上，探讨了滑动线性预报器的容错改进，建立了简洁、实用的滑动递推容错预报算法。通过仿真计算验证了算法的有效性。     

民用飞机飞行试验任务优化技术研究与实现

针对具有复杂耦合关系的试飞任务难以进行全局优化的问题,提出了一种计算机辅助任务优化方法,该方法将复杂的试飞任务优化问题分解为多项串联问题,然后采用启发式算法(A*算法)和遗传算法相结合的混合遗传算法获得试飞任务单的较优组合,并以此为基础实现对试飞任务进行全局优化。工程应用表明,通过使用该方法获得的试飞任务优化结果置信度高,可有效缩短飞行试验任务周期和降低试验成本。     

最短路径的编程实现

本文介绍了求最短路径的Floyd算法的设计思路及C语言编程实现。     

用自动寻优压根系数求运载火箭传递函数的计算法

根据大型运载火箭的结构弹性,液体晃动和刚体运动的特性,由平台、速率陀螺和横(法)向加速度表等并联支路的传递函数零、极点,自动确定姿态系统开环或闭环传递函数多项式的最大系数项及其值,再由最大系数值和所用计算机的字长介出最佳压根系数K~*。最后用K~*进行压根,一次成功地求出姿态系统开环或闭环传递函数及其零、极点。     

一种基于遗传算法的加权子空间求解法

遗传算法是模拟生物进化过程的计算模型,是一种新的全局优化搜索算法,将其应用于加权子空间拟合技术的求解过程中,可以减少计算量,加快搜索速度.仿真试验验证了这种解决方法的有效性.     

基于可进化硬件的容错技术及其原理

可进化硬件容错技术是一种模仿生物进化过程的容错方法,现已成为世界各国容错计算技术领域新的研究方向。可进化硬件不是采用传统的静态冗余技术,而是利用其本身固有的特性实现容错。重点论述可进化硬件技术的2个基本要素,并分析其实现容错的原理。     

用神经网络镇定可反馈线性化的仿射非线性系统

在用状态方程描述的单输入仿射非线性系统中存在一类可以通过非线性状态变换（ｘ）和输入变换ｕ＝α（ｘ）＋β（ｘ）ｖ实现输入──状态线性化的系统，用多层前馈神经网络通过实时学习实现此状态变换，并在此基础上用李亚普诺夫方法设计进行系统镇定的反馈控制器，仿真表明，学习在很短时间内可收敛，且系统对外干扰和未建模动态有一定鲁棒性。