战术飞行实时轨迹优化系统设计

介绍了在所开发的“战术飞行轨迹优化系统”中采用的轨迹优化方法－启发式搜索算法的改进方案。为了加快搜索速度，建立了专家系统，介绍了专家系统的规则。为了验证方法的有效性，建立了基于局域网的地面实时仿真系统，详细介绍了专家系统的设计。仿真计算结果表明，所开发的飞行轨迹优化系统是可行的。     

ANN技术在复合材料胶接修理分析中的应用

基于改进的BP人工神经网络(ANN)建立了复合材料胶接修理分析模型,结合采用复合材料胶接修理的正交试验及有限元分析的结果为训练和检测神经网络提供样本,有效地利用了神经网络、试验设计技术与有限元分析的优点。胶接修理实例分析结果表明,所建神经网络模型对胶接参数与修理效果之间关系的预测与试验结果一致,说明将人工神经网络应用于复合材料胶接修理参数分析是一种行之有效的方法。     

基于蜂群算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面滑行路径动态规划问题,将三种滑行冲突作为约束条件,建立了场面运行模块化模型。基于蜂群算法给出了问题的优化算法,并进行了计算机仿真实验,结果表明可以大大减少滑行时间。算法既可以用于滑行路径的动态规划,也可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

基于势函数的护卫队形控制

利用Multi—agent理论研究一类位置一速度模型的护卫队形控制问题。研究的问题中同时考虑队形实现和过程避碰两个因素,基于势函数方法给出了控制器设计．在设计的控制器作用下,编队中的护卫者能按指定队形护卫被护卫者,并保证在运动过程中编队成员间不发生碰撞。     

考虑多点保形的结构拓扑优化设计方法

为了抑制飞行器结构局部区域内多个控制点的翘曲变形,提出考虑结构保形的拓扑优化设计新方法。基于由局部区域内保形控制点生成的人工附加弱单元(AWE),定义AWE的变形能约束函数,从而引入了对结构局部区域的多点保形约束,定量衡量并抑制了该区域内结构的弹性翘曲变形程度。进一步讨论并分析了保形约束与整体刚度之间的消长关系以及优化过程中可能存在的传力路径畸变现象。拓扑优化数值算例的设计结果对比表明,保形拓扑优化方法相比现有拓扑优化方法,能够有效抑制多点间的相对位移和翘曲变形,实现保形设计效果。     

类比推理协处理器设计中的加速策略

分析了实现高效的嵌入式类比推理协处理器系统ARC(Analogical Reasoning Coprocessor)所面临的困难,在软件模拟、测试、验证的基础上给出了提高ARC效率的解决方案.由于ARC采用了符合类比推理机制的处理器体系结构和加速策略,推理速度有了大幅度的提高.     

模拟成形性的计算机预测

运用人工神经网络,对板料基本成形性(单向拉伸、平面应变等基本试验的参数)与模拟成形性(拉深、杯突、扩孔、福井等模拟试验指标)二者的相关性进行了研究.在大量试验数据和反向传播算法的基础上,建立了描述相关性的B-P网络模型.通过该模型,对已知基本成形性参数的板料的模拟成形性指标进行了计算机预测,预测结果与试验结果比较接近.本文的研究方法和结果表明,人工神经网络是研究板料的模拟成形性的一条有效途径.     

演绎数据库的研究与实现

讨论了演绎数据库研究的必要性,然后分析了与其相关的理论和实现方法,提出了一种有效的演绎数据库系统DDBASE的实现方法。该系统在功能上分为一般DB操作和演绎推理两部分,并为用户提供一种数据结构独立、非过程化的自主型演绎查询语言(Deductive Qcerg Language),该系统已建立在IBM PC微型机上,实验结果表明:这种实验方法是行之有效的。     

复合泡沫塑料力学行为模拟的ANN方法

对人工神经网络(ANN)方法在复合泡沫塑料力学行为模拟中的应用进行了研究.首先,选取影响材料力学行为的因素和所需模拟、预测的力学性能作为输入、输出量;然后,利用反向传播算法建立了四层神经网络模型,对复合泡沫塑料的力学性能和本构关系进行了模拟和预测.数值结果表明,训练后的神经网络模型能较好地模拟、预测材料的模量、屈服强度和不同应变率及不同温度下的压缩应力-应变曲线.此外,3种不同改进训练方法的比较说明,Bayesian规则化法的泛化能力最好,LM法收敛最快,而自适应梯度下降动量法则需要较长的迭代时间才能达到相同的精度.      

基于属性集等价类划分的数据约简

由于大型数据库中数据的高维、巨量,使得数据约简在数据库知识发现中起着越来越重要的作用.现有的数据约简方法有3类:穷举选择法、启发式选择法和随机选择法.这些方法效率低,可能丢失重要信息,效果都不理想.属性集等价类划分可以在本质上标识出冗余属性和无关属性,并且可以快速、准确地计算等价类划分个数,使得数据约简更有效,数据挖掘效率更高.