PMMA／PEG-TPE半互穿网络聚合物的力学性能

为提高聚乙二醇聚氨酯弹性体(PEG-TPE)的力学性能,探索了引入聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)合成PMMA/PEG-TPE半互穿网络聚合物(S-IPN)的方法.采用动态热机械分析(DMA)研究了PMMA/PEG-TPE试样的玻璃化转变温度、损耗角正切和储能模量的变化规律.结果表明,PMMA的引入使S-IPN的拉伸强度大幅提高,从PEG-TPE的3.75 MPa提高到PMMA/PEG-TPE(70/30)的26.3 MPa,但S-IPN的断裂伸长率大幅下降.     

我国网络银行风险及其管理措施

网络银行具有超越时空、创新发展快、运作工具有别于传统银行等特点。网络银行能否顺畅发展,一个关键问题是如何防范和控制风险。网络银行的风险主要包括金融风险和业务风险等方面。金融风险所包含的信用风险是网络银行最大的风险,而市场风险对网络银行的冲击也越来越显著。加强我国网络银行的风险管理,主要通过以下措施来实现：（1）强化网络银行的信誉管理,完善社会信用体系;（2）营造良好的市场发展环境,控制市场交易风险;（3）加强银行业务监管,减少银行操作风险。     

光纤通道技术在航电系统中的应用

根据航电系统对总线和网络的需求,介绍了光纤通道的特性,对光纤通道的典型的结构进行了分析,指出在综合航空电子系统中采用光纤通道作为系统互连网络是一种很好的选择。     

基于递归神经网络的控制力矩陀螺操纵律设计

利用递归神经网络对单框架控制力矩陀螺(SGCMG)系统操纵律进行动态求解,设计了一 种基于递归神经网络的SGCMG系统操纵律。通过选择适当参数可以使该网络渐近收敛到稳定 状态,从而使操纵律具有较小的操纵误差。该操纵律不用计算Jacobi矩阵的伪逆,因此避免 了Jacobi矩阵求逆所带来的一系列问题。对某SGCMG系统的仿真结果表明,上述操纵律是可 行的。     

冗余直接驱动阀系统的余度控制策略

针对冗余直接驱动阀伺服系统中由于余度降级所造成的性能降低问题,提出一种神经网络自适应滑模余度控制策略.利用径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) 的在线学习功能,对系统发生的变化进行快速自适应补偿,使系统状态趋近于滑模面,提高跟踪精度和鲁棒性;并通过与比例微分PD(Proportional-Derivative)算法的并行控制,促进RBFNN的收敛,增强系统的稳定性.通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)切换控制策略的对比研究,表明RBFNN自适应滑模余度控制方法不但设计简单,而且能够有效克服余度降级带来的系统性能下降的问题,极大地改善了系统的品质.      

基于铸件热应力及变形的人工神经网络和遗传算法优化方法

将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。     

基于支撑矢量机的织物疵点识别方法

为了对种类繁多的织物疵点使用机器进行有效的检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量。实验表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

降落伞的计算机仿真研究

降落伞是一种应用广泛的气动力减速装置,其试验费用在整个开发、研制费用中,占有很大的比例。如何节省这笔费用,运用计算机仿真技术无疑是个最佳办法和途径。文章总结了降落伞仿真的一些情况和降落伞仿真所遇到的关键技术,并提出了在降落伞仿真中所面临的主要问题及解决这些问题的一般方法,可为降落伞研究提供参考。     

脉冲干扰下交错与FEC编码扩频系统性能的研究

推导了在脉冲干扰下无人机扩频遥测系统的误码率公式。提出了用吉尔伯特信道 ( Gi信道 )描述脉冲干扰下无交错编码的扩频系统的信道,用离散无记忆信道 ( DMC)描述脉冲干扰下的有交错扩频系统的信道。对比分析了脉冲干扰下的扩频系统采用 FEC前向纠错和不采用 FEC,以及采用 FEC与交错技术相结合3种情况时的系统误码率性能。最后通过数值计算分析,得到了一些有用的结论。所得公式和结论同样适用于部分频带干扰。     

航空发动机神经网络自适应控制研究

本文研究神经网络自适应控制方法及其在航空发动机控制中应用。结合某型航空涡喷发动机,首先研究采用神经网络进行非线性动态系统辨识,包括神经网络模型辨识的格式、输入信号形式等问题。然后,提出了一种神经网络自适应控制方法,阐明了该方法基本结构、原理。最后,在选定的设计点处进行发动机控制系统设计,当偏离设计点时,利用神经网络很强的学习、适应能力,通过在线修正神经网络参数,使控制系统仍保持良好性能。