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981.
982.
多元受限的地面等待策略问题研究 总被引:8,自引:3,他引:8
多元受限的地面等待策略即飞机地面等待时间的最优配置,是空中交通管理系统具有的最重要功能之一,是空中交通流量控制中战略管理的重要内容。最优配置旨在减少或消除飞机的空中等待延时,提高空中交通流量。本文在单机场受限地面等待策略问题的基础上,研究了确定容量条件下的多元受限地面等待策略问题,建立了数学模型,并提出了一个启发式和专家系统相结合的流量管理新算法。论文最后利用广州区域某日典型的航班飞行实际数据,对 相似文献
983.
介绍一种特殊的前向神经网络——自联想神经网络(Autoassociativeartificialneuralnet-works,AANN),然后将发动机参数在全包线、大范围工况下的变化规律与神经网络的非线性映射能力结合起来,开展了将AANN应用于发动机全包线、大范围工况下参数估计的仿真研究。本文提出的选取测量矢量加入样本集的EMP方法,有效地减少了样本集中样本矢量的数目,简化了网络的训练。用EMP方法在全包线内仅用746组测量矢量作为样本集,在网络训练好后,任选包线内的一工况点作为算例运行发动机模型,所得各参数的稳态估计及动态估计的平均百分比误差<0.5%。仿真结果表明,上述的参数估值方法是可行的,为进一步实现对发动机控制系统传感器的状态监视和故障诊断打下了基础。 相似文献
984.
完全非线性近似逆及其在轨迹跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
非线性系统输出跟踪问题在理论和实际中都具有十分重要的意义。人们对此问题进行了大量地研究和广泛地应用。但是所有的研究对象一般都要求仿射型非线性系统,以便容易解出相应的控制输入。对于一般的完全非线性系统,由于没有控制输入的显性表达式,很难得到相应的结果。本文讨论了完全非线性系统的输出跟踪问题,在理论上研究了完全非线性系统逆的存在性。利用神经网络可逼近任意 L2 函数的特性,提出了求解完全非线性系统逆近似控制律的方法,并由此研究了完全非线性飞机模型的轨迹跟踪问题。通过对飞机轨迹跟踪问题的仿真,表明该方法是切实可行的。 相似文献
985.
基于神经网络的空间桁架结构建模研究 总被引:1,自引:0,他引:1
空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点,为了研究空间桁架的主动控制方法,首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用,针对空间桁架结构的非线性动态特性,本文采用了修正的Elman递归网络进行了模型辨识,结果表明,带有自反馈增益修正的Elman网络能很好地反映桁架结构的真实情况,适用于非线性动态系统的模型辨识。 相似文献
986.
助推器分离是运载火箭发射过程中的关键动作之一,常用的激光雷达姿态测量技术在助推器分离阶段受外界干扰严重,难以准确获得位姿。基于视觉的助推器位姿变化测量技术具有优秀的抗干扰能力,通过搭建三维点云重建网络,以图像为输入,三维点云为输出,在构建的助推器分离过程的图像 点云数据上进行了训练和测试,对测试重建的助推器点云使用主成分分析的方法完成了位姿的估算。测试结果表明,所建立的三维点云重建网络可以根据仿真图像数据,精确测量助推器分离阶段的位姿变化,在R2score指标下,对三维坐标的预测分数均在0.98以上,姿态角平均误差约为21°,预测分数则均在0.80以上。 相似文献
987.
线缆耦合是航电系统电磁干扰问题的主要来源之一,对其进行监测具有重要意义。利用线缆束中的非功能线作为监测线,实现了一种对功能线缆耦合到的干扰信号进行实时监测的方法。由于监测线与被测线具有相似的干扰场分布和布线路径,因此可以抵消二者的未知性和随机性带来的影响。将监测线与被测线视为相同的二端口网络,建立采用ABCD矩阵描述的端口电流相互关系,进而利用传输线理论建立频域解析模型,将其转化为离散时间模型并给出系统的信号流图,为硬件实现提供基础。以一个四芯传输线系统为例对本文方法进行了验证,与实测结果对比,端口电流峰值误差不超过6%,验证了本文方法的有效性和精度。 相似文献
988.
基于卷积神经网络的遥感图像舰船目标检测 总被引:4,自引:1,他引:4
针对遥感图像背景复杂、受环境因素影响大的问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)相结合的舰船目标检测方法,利用卷积神经网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的特征选择和提取过程,在复杂海况背景图像的处理中体现出较优的性能;同时,由于军舰样本获取难度大,应用迁移学习的概念,利用大量民船样本辅助军舰目标的检测,取得较好的效果。通过参数调整与实验验证,此方法在自行建立的测试集上检测率达到90.59%,对光照、环境等外界因素具有一定程度的鲁棒性。 相似文献
989.
基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测 总被引:4,自引:0,他引:4
有效地预测使用阶段的故障数据对于合理制定可靠性计划以及开展可靠性维护活动等具有重要的指导意义。从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。 相似文献
990.
在MIS的开发过程中需要对MIS进行子系统划分,本文提出了一种MIS子系统划分的神经网络方法,即LM划分方法,该方法建立在C-U图的基础上,利用LM神经网络的学习和联想功能将一个MIS划分成若干相对独立的子系统,实际划分结果证明,它是一种行之有效的新方法。 相似文献