基于Riemann问题的解在自适应无结构网格上求解Euler方程

给出了一种根据 Riemann问题的解 ,计算网格单元边界处的守恒量通量的方法。该方法不受网格单元形状的限制 ,具有较好的通用性。实际计算表明 ,采用这一方法在自适应无结构网格上求解 Euler方程 ,对于复杂的流动细节具有较高的分辨率 ,并且使用多重网格法能够加速收敛     

软件测试的控制论方法

 软件测试被认为是软件开发过程中理解最为不清的一环。部分原因是虽然有很多策略被定义和分析,但很少有策略被设计和优化。软件测试的反馈机制迄今尚未形成。基于此种情况,软件测试的控制论方法将软件测试问题当作控制问题,被测软件当作被控对象,软件测试策略当作相应的控制器,被测软件和测试策略构成一个闭环反馈控制系统。软件控制论是一门探讨软件理论和工程与控制理论和工程交叉的学科,软件测试的受控马尔可夫链方法利用受控马尔可夫链理论设计和优化软件测试策略,是软件控制论思想的体现。在受控马尔可夫链方法的框架内讨论软件系统的自适应测试,并与随机测试进行比较,发现自适应测试方法相对于传统的随机测试方法具有较大的优越性。     

一种基于神经网络补偿动态逆误差的方法

讨论了一种基于神经网络自适应补偿动态逆误差的方法，并应用于超机动飞机控制器设计中，飞机的基本控制采用非线性动态逆方法进行设计，对于模型不准确导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿，仿真结果表明，采用神经网络补偿误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，而且可以简化动态逆控制律的设计，改善整个控制系统的性能。     

航空涡轮发动机建模技术研究

航空发动机模型对于发动机研究的许多领域有着极其重要的意义，其中非实时模型用于发动机性能分析和故障诊断，实时模型通常用于发动机控制规律研究和作为机载模型来提供传感器解析冗余等。对当前发动机非实时模型和实时模型的建立方法进行综述。     

Adaptive recurrent neural networks tracking-filter for maneuvering target

Ｇｅｎｅｒａｌｙ,ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｔａｒｇｅｔ－ｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｂａｓｅｄｏｎｔｗｏａｓｓｕｍｐｔｉｏｎｓ：１）ｔｈｅｔａｒｇｅｔｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｍｏｄｅｌｓａｒｅｋｎｏｗｎ;２）ｔｈｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅｍａｔｒ...     

参数不确定空间机械臂系统的增广自适应控制

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基两杆空间机械臂系统的控制问题,为此对系统的运动学、动力学作了分析。结果表明 :结合系统动量守恒及动量矩守恒关系得到的系统广义Jacobi关系、以及系统的动力学方程将为系统惯性参数的非线性函数。证明了借助于增广变量法可以将增广广义Jacobi矩阵以及系统动力学方程表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数。在此基础上,给出了系统参数未知时,空间机械臂末端抓手跟踪惯性空间期望轨迹的增广自适应控制方案。通过仿真运算,证实了方法的有效性。     

ROBUST ADAPTIVE BANK-TO-TURN MISSILE AUTOPILOT DESIGN USING FUZZY CMAC NEURAL NETWORKS

ＲＯＢＵＳＴＡＤＡＰＴＩＶＥＢＡＮＫ┐ＴＯ┐ＴＵＲＮＭＩＳＳＩＬＥＡＵＴＯＰＩＬＯＴＤＥＳＩＧＮＵＳＩＮＧＦＵＺＺＹＣＭＡＣＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＳＺｈａｎｇＹｏｕａｎ（张友安）,ＣｕｉＰｉｎｇｙｕａｎ（崔平远）,ＷａｎｇＳｈｏｕｂｉｎｇ（王守斌...     

基于联邦滤波的多源融合导航算法

在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。     

基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。