基于传动误差和齿面印痕控制的弧齿锥齿轮小轮加工参数的设计(英文)

This paper proposes a new approach to design pinion machine tool-settings for spiral bevel gears by controlling contact path and transmission errors. It is based on the satisfaction of contact condition of three given control points on the tooth surface. The three meshing points are controlled to be on a predesigned straight contact path that meets the pre-designed parabolic function of transmission errors. Designed separately, the magnitude of transmission errors and the orientation of the contact path are subjected to precise control. In addition, in order to meet the manufacturing requirements, we suggest to modify the values of blank offset, one of the pinion machine tool-settings, and redesign pinion ma- chine tool-settings to ensure that the magnitude and the geometry of transmission errors should not be influenced apart from minor effects on the predesigned straight contact path. The proposed approach together with its ideas has been proven by a numerical example and the manufacturing practice of a pair of spiral bevel gears.     

快速构建基于EZ-USB芯片的数据传输管道

通过深入剖析设备数据传输所面临的诸多问题及特点,给出一系列快速构造USB传输管道应遵循的原则,为设备接入主机提供一个简单、经济且可靠的传输方案。其核心是用标准USB总线接口、连接器及USBHUB实现传输的经济可靠;由功能强大的EZ-USB芯片和工具包简化接口电路及代码设计。     

基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

分布式交互仿真技术的理论与实现

分布式交互仿真（简称ＤＩＳ）是现代仿真科技的前沿课题之一,已广泛受到到以美国为代表的西方发达国家的高度重视,并开展了深入研究。我国在该领域的研究才刚刚起步。ＤＩＳ是指运用计算机网络协议将分布于不同地域仿真模拟器连接起来,营造一个大范围的虚拟环境（ＬＳＶＥ）。在这个环境下,分布于各地的用户可进行诸如空中格斗、空地对抗、地面对抗等各种军事模拟训练。本文介绍了分布式交互仿真的发展历程与发展现状,分析了仿     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

HSDB网络稳定性的研究

高速数据总线（ＨｉｇｈＳｐｅｅｄＤａｔａＢｕｓ，ＨＳＤＢ）是新一代航空电子系统的数据总路线，ＨＳＤＢ网络实际上是基于线性令牌总线的一个专用计算机局域网，在网络上负载较重且时间非苛刻的消息到达是一般过程的条件十分别讨论了网络的局域和全域稳定性，并导出了保证整个网络稳定的令牌握有定时器最小值，同时给出了如何根据应用去调整得到的理论值。     

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     

具有耦合度增强和宽带杂散抑制的新型双模滤波器(英文)

针对传统耦合结构的双模微带滤波器端口耦合度受限于加工精度及存在二次寄生通带等问题,提出了一种新型双模滤波器。该滤波器采用弯折偏移馈电型的耦合结构,结合阶跃阻抗双模谐振器,能够在提高端口耦合度的同时有效抑制谐波响应。在此基础上,针对级联双模滤波器的近边带杂散问题,通过分析杂散响应频点变化规律和模式电流分布,并利用该新型滤波器自身传输零点可控的特性,优化寄生谐振器的结构参数,有效抑制了近边带杂散响应。仿真和实验表明,与传统双模滤波器相比,该设计具有插入损耗低、过渡带陡峭、阻带宽的特性,在宽带通信中的杂散抑制方面具有较好的应用价值。     

在线点到点数据传输优化选择模型及其算法设计

最优点到点数据传输线路不仅依赖于其固有的传输时间,还依赖于数据总量,因为数据规模决定了加工次数和传输次数.本文首先建立了在线点到点数据传输网络选择的优化模型,给出了有向路代表集的概念,然后给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的算法产生有向路代表集.最后对静态和动态点到点数据传输有向路问题进行了研究,并给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的多项式时间的算法.     

某机载探测系统自主回收技术的实现

针对某机载探测系统探头回收自动化程度低的问题,提出了在无需操作员干预情况下实现探头自主回收的技术方法。采用了先进的控制算法,将缆位角与探头、缆长进行结合并引入了绞车控制系统,使绞车对探头的回收速度及缆长可进行实时调整,并给出了3种不同缆位角摆动条件下缆长与探头回收速度的控制曲线关系。研发了自主回收装置,设计了能够实现自主回收功能的探头回收机构。实验验证表明：在无需人为干预的条件下,在缆位控制系统及自主回收机构的配合下,系统实现了对探头快速、安全的回收。