NHNET2多链路局域计算机网络系统设计与研制

本文介绍了多链路局域计算机网络NHNET2适配器的设计和系统软件功能。NHNET2是用Intel8274多协议串行控制器独立研制的网络系统,可执行CSMA/CD与x.25两种协议。本文介绍了它的硬件及软件的实现方法。软件具有较强的点对点通信功能,可实现分布式资源共享。     

光纤总线本地网接口逻辑设计

光纤做传输介质具有频带宽、抗干扰能力强、信号衰减小等优点。但是用它来实现总线型本地网却有一定的难度,因为利用光纤元件不易于实现CSMA/CD协议所要求的冲突检测和信号在总线上的双向传输。 本文介绍了实现光纤总线网络的简单可行的方法,叙述了光纤总线网的结构、网络、网络接口原理以及接口的编程方法。     

人工神经网络在电解加工阴极设计中的应用研究

将人工神经网络分析方法应用于电解阴极设计中，将工件曲线和ｃｏｓθ法求得的初始表极曲线构成的加工间隙用简单三角莆单元进行网格剖分，然后以神经单元取代有限元单元和节点，用人工神经网络求解描述极间电位分布的拉普拉斯方程。采用逐层求解电位分布和将电位误差转换为位置误差的方法，实现由工件形状直接设计电解加工阴极。     

基于故障传递特性的位置不可访问故障注入方法

为解决位置不可访问故障的有效注入问题,在深入分析影响故障注入有效性主要因素的基础上,建立了基于贝叶斯信度传播算法的故障-状态、故障-故障之间传递特性分析模型,并以故障传递特性为依据,研究建立了包含故障传递特性的故障模型,提出了基于该故障模型的位置不可访问故障注入方法.研究表明基于故障传递特性的故障注入方法能在保证较高的...     

航空机电系统测试性建模与分析新方法

针对航空机电系统测试性设计(DFT)需求,提出基于面向对象的贝叶斯网络(OOBN)与状态-测试关联灵敏度指标的系统测试性建模与分析的新方法。该建模方法能清晰地刻画系统故障与测试间的关联程度,反映复杂系统的层次结构关系。基于信息论的交叉熵原理提出状态-测试关联灵敏度指标,并给出计算方法。该指标反映复杂机电系统测试中的不确定性影响,克服了基于香农熵的测点评判分析方法的缺点,结合测试性建模获得的模型信息进行推理计算,可用于测试性的定量分析。运用该综合分析方法对飞机燃油系统进行测试性建模与分析,结果表明所提出的方法与指标在航空机电系统DFT中具有实用性。     

某多挠性体卫星姿态的模糊神经网络控制设计

为改善多挠性体卫星的姿态控制系统,研究了一种基于模糊神经网络的控制器设计.根据某卫星的姿态和挠性动力学模型,给出了模糊神经网络控制器(FNNC)结构及其简化的带动量学习算法.仿真结果表明:FNNC能较好地适应卫星本体参数变化,对外界干扰的抑制能力良好,可满足高精度、高稳定度卫星的姿控要求.     

基于RBF神经网络的导弹鲁棒动态逆控制

讨论了一种基于神经网络的导弹鲁棒动态逆控制方法。导弹的基本控制律采用动态逆方设计,针对存在动态逆误差的慢回路设计神经网络鲁棒逆控制器。用RBF神经网络逼近导弹慢模态数学模型,并把逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;鲁棒控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响减小到给定的性能指标。最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性。
     

基于轨迹线性化方法的导弹动态逆控制系统设计

基于动态逆控制及轨迹线性化方法,研究了一种新的导弹鲁棒自适应控制系统设计方法.首先,基于导弹的非线性模型设计快、较慢回路的动态逆控制器,以实现其非线性解耦;然后,在较慢回路中设计鲁棒自适应轨迹线性化控制器,以补偿整个控制系统的不确定性及干扰,即在轨迹线性化控制的基础上,通过设计RBF神经网络在线估计系统中存在的不确定性...     

低树代价的低轨卫星网络组播算法

为了解决低轨卫星网络中现有典型源组播算法的信道资源浪费问题,提出了一套单核共享树组播算法,即核心群合并共享树(CCST)和加权核心群合并共享树(w-CCST)算法.CCST算法包括动态近似中心(DAC)选核方法和核心群合并组播路径构建方法.在核心群合并方法中,以核节点作为初始核心群,通过核心群和剩余组成员的最短路径方法逐步扩展直至整棵组播树构建完成,从而大大提高了网络带宽利用率.在w-CCST算法中,通过调整加权因子可以适度增大树代价、降低端到端传播时延,以支持某些时延性能要求严格的实时业务.仿真结果说明,CCST算法的树代价性能比其它算法有显著改善,w-CCST算法的端到端传播时延性能好于CCST算法.      

神经网络理论在微分对策中的应用

阐述了微分对策理论在实际应用中存在的问题,并从动态冲突的实际过程出发,将神经网络理论与分层式智能控制理论相结合,来模型化微分对策问题.将微分对策的双向优化问题转化成基于神经网络理论的目标机动性辨识和单向优化控制问题,将微分对策的定性与定量结合起来,为有效加入人的经验提供了一种技术途径.并采用自适应分布式学习速率,大大提高了神经网络的学习速度和精度.