连续逻辑DYL电路在测试系统中的应用

本文利用DYL多元逻辑电路的特点,提出求极值和中间值的“地址”的方法和电路。使DYL多元逻辑电路的应用更加完善。     

多变量非线性非定常气动力的模糊逻辑模型

应用模糊逻辑算法，建立了带升降舵偏角影响的非线性非定常气动力模型逻辑模型，并进行了验证，结果表明：所建立的非定常气动力模型逻辑模型有较强的预测能力，此方法为今后建立多变量、复杂运动的非线性非定常气动力学数学模型，提供很好的借鉴。     

中介时序逻辑系统MTL的模型论性质

时序逻辑作为一种把时间概念直接引入其形式系统的逻辑系统,它具有较强的表达能力,近年来在计算机科学领域获得了广泛的应用.基于中介逻辑对时序逻辑进行多值扩充,建立了一种中介时序逻辑系统MTL(Medium Temporal Logic).讨论了它的形式系统和语义解释,但未论及其完备性.本文对MTL系统作进一步的讨论.在一可传结构下,讨论了它的可传、连通和过滤等模型论性质,为进一步讨论MTL系统的完备性作了理论上的准备.     

小推力高室压NTO/MMH火箭发动机实验系统管路流阻特性实验

为研究小推力高室压NTO/MMH(四氧化二氮/甲基肼)火箭发动机实验系统管路流阻特性,对管路流阻理论、冷流实验及点火实验进行对比分析研究.通过管路介质流动能量损失计算,建立NTO/MMH管路流阻特性理论模型.开展无水乙醇冷流实验及NTO/MMH小推力高室压火箭发动机点火实验,以最小二乘法确定流阻特性实验拟合公式.与冷流实验结果相比,无水乙醇流量分别为0.10~0.40kg/s,0.09~0.36kg/s时,NTO/MMH管路理论流阻平均误差分别为5.42%,3.67%;与点火实验结果相比,真实推进剂流量分别为0.39~0.47kg/s,0.26~0.31kg/s时,NTO/MMH管路理论流阻平均误差分别为2.44%,2.47%,基于冷流实验预测的流阻平均误差分别为5.74%,3.46%,NTO流量为0.47~0.51kg/s(不含0.47kg/s)时,管路理论与冷流实验预测的流阻平均误差分别为16.56%,9.73%.实验与分析结果可应用于小推力高室压NTO/MMH发动机点火实验,并为实验系统设计提供必要支持.      

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

某典型振动条件下发动机点火试验研究

以某飞行器主动段飞行故障中屡屡出现低频振动现象为背景,通过设计振动点火试验台,模拟空中飞行的振动环境,进行了低频振动条件下的发动机点火试验,研究了该低频振动对固体发动机药柱结构完整性、发动机内弹道性能以及燃烧室内绝热层烧蚀性能等的影响,研究结果初步证明,飞行过程中出现的低频振动不破坏发动机药柱的结构完整性,对发动机主要内弹道性能也不产生较大影响,但对振动方向上的推进剂燃速与绝热层的烧蚀率产生一定影响。该项研究可为相关的工程问题提供依据。     

微工程与惯性测量组件微型化发展研究

介绍了基于纳米技术的微工程领域的研究和发展情况,阐述了FPGA、ASIC、ASIS等典型集成逻辑器件设计技术和基于协同仿真、验证设计环境(CVE)进行虚拟样机设计开发的设计理念,介绍了MEMS的基础理论研究,总结了MEMS的技术特点和惯性测量组件微型化的发展趋势和优势.     

基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制

在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果.     

模糊聚类方法在PIO探测中的应用

用于驾驶员诱发振荡(PIO)探测的特征参数可以有效地反映出PIO时飞机在频域和时域的特征,利用模糊逻辑方法对特征参数进行辨识可以有效地识别出是否发生了PIO.模糊逻辑方法中的隶属函数直接反映了特征参数的特点,其设计决定了是否能有效地对PIO进行识别.为了设计有效的隶属函数,根据特征数据的特点采用球壳型模糊聚类算法对数据...     

基于快速终端滑模的模糊逼近系统及其应用

为改善模糊系统逼近的收敛速率,提出了一种基于快速终端滑模的反向传播(BP)学习算法。将快速终端滑模引入模糊逻系统的学习算法,综合终端吸引子有限时间收敛和线性系统指数收敛的性质,提高了对非线性连续函数的逼近能力。仿真结果表明:该算法能以较快速率逼近未知函数,且逼近过程稳定,较普通学习算法更为精确和有效。