神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

AR与ARMA有色噪声的生成方法

基于自回归与自回归滑动平均模型。讨论了两种有色噪声的软件生成方法，可使输出序列无起始瞬为现象，给定功率谱函数结构时采用递推算法。给定滤波器系数时采用步降法。分别给出了滤波器的两种设计流程。通过设置滤波器的初始状态，使得在白噪声激励下滤波器的输出序列稳定，无起始瞬变现象。     

直升机自适应桨叶模型的初步实验研究

为了研究压电陶瓷对复合材料模型的驱动性能，掌握其规律，为自适应旋翼的研究打下基础，文中模仿直升机桨叶设计了一个典型模型试件，利用压电陶瓷在不同布片方式下对其进行驱动，使其产生弯曲和扭转变形。不同条件下的对比实验表明，压电陶瓷作为驱动器可以达到比较好的驱动效果。     

随机疲劳裂纹扩展及动态可靠性分析

在确定性袭纹扩展模型的基础上，建立了疲劳裂纹扩展的随机模型。考虑裂纹扩展引起的强度衰减，建立了实用的动态可靠性分析模型。     

多轴车辆动力传动系统建模与仿真

为了研究多轴车辆动力传动系统动态载荷特性,开发了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型。根据柴油发动机负荷特性试验数据构建循环供油量-转速-扭矩MAP图,通过模糊PI控制器对发动机循环供油量进行调节,建立了发动机动态特性模型;建立了液力变矩器模型、换挡离合器模型以及分动箱、过桥齿轮箱、主减速器、轮边减速器等传动部件模型。利用MATLAB/Simulink建立了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型,并进行了仿真分析,实车试验结果表明,仿真模型可有效模拟车辆动力传动系统的速度特性和动态载荷特性。     

面向地震应急响应的松耦合研判模型管理机制

由于面向地震应急响应系统(EERS)的研判模型有其自身特点,传统决策支持系统中模型管理方法并不能较好地满足其管理需求。提出一种面向地震应急响应的松耦合研判模型管理机制(LC-MM),包括3个部分:(1)研判资源建模环境,由研判模型描述/控制语言(MDCL)和数据源描述/控制语言(DSDCL)组成;(2)研判资源协同交互框架,该框架分为4层,主要包括应用环境上下文App_Context、模型调用者Model_Invoker和数据通道Data_Channel 3个Agent组件;(3)研判资源协同交互协议,该协议将研判任务、研判模型和数据源的紧耦合关系分解为上述Agent组件之间的协同交互关系。实际应用表明,LC-MM能够有效屏蔽研判资源的异构性,提高EERS的可扩展性、动态适应性以及平台无关性,能够较好地满足EERS中研判模型的管理需求。     

基于多工况的新型着陆器软着陆性能优化

以新型腿式着陆器为研究对象,建立其刚柔耦合动力学分析模型,实现着陆器软着陆过程的仿真。通过仿真计算,确定着陆器最易翻倒、底面最易与星球表面岩石碰撞、主体承受最大碰撞力的3组恶劣着陆工况。分析着陆器缓冲机构构型选取设计变量,基于仿真得到的3组恶劣工况,应用第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现着陆器软着陆性能的优化,优化目标为增强着陆器抗翻倒能力、降低着陆器底面与星球表面岩石碰撞的可能性、降低着陆器主体最大受力值。将优化所得参数代入模型重新进行仿真,着陆器不再发生翻倒,着陆平台底面与星球表面最小距离提高4.2%,主体最大受力值降低12.1%。     

舌形张角型脉冲等离子体推力器极板结构参数影响仿真研究

脉冲等离子体推力器是一种具有发展前景的电推进装置,具有比冲高、质量轻等优点,可用于微小卫星的姿态控制、轨道转移等任务。以ADD SIMP–LEX推力器为例,建立数学仿真模型,并对舌形张角型极板构型进行仿真,经过仿真和实验结果对比,探究了不同极板参数对推力器的主要性能参数(元冲量、效率、比冲等)的影响,研究结果表明:增大宽度比,元冲量和效率随之增大,比冲有所降低;增大张角,元冲量和效率也随之增大,比冲略有降低,但幅度不大。