高压输电网设计中的二阶非线性方程的次谐波分枝

本文用Melnikov方法研究高压输电网设计中提出的非线性二阶受迫振动方程的次谐波分枝,分析了系统可能出现次谐解的条件和参数区域,以此为工程应用提供参考。     

局域网络操作系统NETBIOS的开发与应用

随着局域网络产品的不断增加,局域网络的标准化问题就变得非常重要,它可以缩短网络开发周期并提高其兼容性。由美国IBM与Microsoft公司推出的以DOS为基础的NETBIOS网络操作系统,已构成当前局域网络研制的标准,它使各种局域网络均向它靠拢,形成了目前局域网络软件开发的主要方法与途径。 本文在对NETBIOS分析的基础上,进行了应用开发,为光纤局域网络NHFBNET研制出NHDCS网络软件。在研制过程中很好地解决了分布式网络软件的前后台功能与程序的可重入问题,使得所研制的软件具有较强的分布式功能和良好的兼容性,为第三代网络软件——分布式功能的网络软件的开发探索出一条新的路径。     

有限接地板对圆形微带天线辐射特性的影响

本文探讨有限接地板及其边缘劈形状对圆形微带天线辐射特性的影响。文中用接地板边缘绕射场与微带天线直接辐射场相对相位合成的方法改善圆形微带天线前向辐射特性的计算精度和计算其后向辐射方向图。微带天线直接辐射场用磁壁围成的腔体模型进行计算;边缘绕射场的计算,在E面采用一致几何绕射理论(UTD),在H面,由于边缘一阶绕射场为0,本文引入斜率绕射计算前向辐射方向图,用等效流法计算E在整个接地板边缘产生的绕射对H面后向辐射方向图的贡献。算例表明,本文的计算结果与可资比较的实测曲线吻合一致,而文[1]E面前向辐射方向图的计算结果与实测曲线比较,最大误差高达5dB,证明本文方法提高了计算精度。本文给出了具有不同尺寸、形状和不同边缘劈角的接地板的圆形微带天线的辐射特性,得出了利用改变有限接地板的几何特性参数来控制微带天线辐射方向图的途径。     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。     

一种基于承载效率准则的复合材料机翼结构布局优化方法(英文)

提出一种针对大型复合材料机翼结构的二级布局优化策略。系统级根据结构形变调整设计指标,子系统级优化结构布局以满足系统级约束。将机翼壁板中各种临界失效载荷的接近程度作为评判结构效率的标准,通过将结构效率作为优化目标,保证了所求解问题的连续性。加筋壁板通过等效的正交异性板模拟,并根据能量原理预测总体失稳载荷。讨论了加强筋支持弹性对于蒙皮抵抗局部失稳性能的影响,并通过神经网络代理模型对其进行逼近。采用解析模型对失效特性做出评估,减少了计算资源的占用。最后以一种大型机翼结构的综合优化作为算例,计算结果满足设计要求,验证了该方法的可行性。     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

一种利用振动台模拟准静态环境的试验方法

文章介绍了一种利用振动台系统进行准静态环境模拟的试验方法,即正弦-脉冲(Sine-Burst)试验方法.正弦-脉冲试验是将准静态载荷施加到试件上,来验证试件的强度和飞行设计的合理性.文章介绍了正弦脉冲试验的基本原理、实现方法及实施步骤,并给出了一个模拟试验的实例.     

基于TTP协议的飞机配电系统通信仿真研究

针对飞机配电系统典型单元,建立基于时间触发的四节点控制与通信模型;实现系统典型节点的信号交互,并进行实时控制与仿真分析。以供电系统处理机(PSP)、发电机控制器和汇流条控制器的组合(GCUs+BPCU),某个负载管理中心(ELMC)、以及多个固态功率控制器(SSPCs)为四个典型节点,在研究模型节点内部控制与逻辑关系、建立消息时刻表的基础上,仿真了配电系统在双发、单发、应急情况下,汇流条和负载的自动管理。仿真结果表明,信号严格按照确定的消息时刻表传送,通信具有较高的实时性和可靠性。研究结果为时间触发协议在航空器领域的应用提供了参考。     

基于概率神经网络的相似度排序方法

为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明：基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,方法是可行的。