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81.
推进剂松弛模量主曲线及W.L.F.方程参数的拟合处理   总被引:2,自引:0,他引:2  
依照最小二乘法原理,提出了由试验数据拟合出推进剂松弛模量主曲线及W.L.F.方程中参数的方法,建立了统一的松弛模量主曲线拟合模型。讨论了QJ2487-93《复合固体推进剂单向拉伸应力松弛模量及主曲线测定方法》标准中所提出的方法,对有关方法进行了对比。文中提出的方法有待于在进一步应用中检验。  相似文献   
82.
传统的CMA盲均衡算法存在收敛速度较慢、稳态均方误差较大的缺点。结合了判决引导算法的CMA算法虽具有稳态均方误差小的优势,但是算法本身收敛能力弱,在信号眼图未张开的条件下难以保证算法收敛。针对上述不足,提出了一种含软判决思想的双模式盲均衡算法。该算法通过最大化均衡器输出信号的后验概率密度函数来获得均衡器抽头系数的最优值。计算机仿真结果表明,所提算法可以有效地纠正输出信号的相位旋转,具有较好的均衡效果。  相似文献   
83.
    
为实现对配装于5.7 L汽油发动机的某型汽车电子节气门(ETB)系统的鲁棒控制,需先建立ETB系统的非线性逆模型以抵消动态迟滞非线性对系统控制性能的影响,针对该ETB系统非线性特性进行了研究,基于Hammerstein模型结构对ETB的动态迟滞非线性进行了建模。首先为了描述ETB特殊的迟滞非线性特性,构造了一种新的静态迟滞算子作为Hammerstein系统中的非线性子系统并推导得到了静态迟滞算子的解析逆;然后基于迟滞逆补偿策略估计出Hammerstein系统中的中间不可测变量;最后基于最小二乘估计法辨识得到Hammerstein系统中的线性子系统。建模结果与实验结果对比表明本文模型能够很好地描述ETB的动态迟滞特性。  相似文献   
84.
方形截面导弹动态摇滚特性研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
介绍了高速风洞自由摇滚实验技术的实验装置、实验方法、数据采集等.开展了方型截面导弹大迎角下的摇滚特性研究,给出了典型的结果,研究结果表明随着模型迎角的增加,方形截面导弹呈现不同的滚转运动形态,包括静态稳定、准极限环摇滚、双周期震荡和等速滚转.最后对摇滚的机理进行了探讨与分析.  相似文献   
85.
文章首先利用二进方块中Beamlet基的对称、平行等几何性质对离散Beamlet基进行分类;然后通过定义一个新的二进方块统计量和建立一个新的能量函数,对Beamlet变换方法中利用BD-RDP提取线特征的算法进行改进.通过实验对比,该算法进一步减少了运算量,提高了线特征提取的速度,且对复杂结构图像中的线特征提取效果更为清晰.  相似文献   
86.
优化的GM(1,1)模型及其适用范围   总被引:29,自引:0,他引:29  
在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化权函数的时间响应函数中的常数c,摈弃了传统GM(1,1)把原始序列中x^(0)(1)作为初始条件的欠科学的做法,构建了时间响应函数的优化模型。经大量的数据模拟和预测,发现优化的GM(1,1)模型各项指标均优于传统的GM(1,1)模型,且拓宽了其适用范围。  相似文献   
87.
飞轮是很多卫星姿态控制系统中的重要执行部件,其星上自主故障诊断是一个很有意义的研究课题。本文根据飞轮系统的特点,在最小二乘(LS)参数估计方法的基础上提出了全最小二乘(TLS)参数估计的递推形式,证明了它对飞轮参数估计的收敛性,并用于飞轮缓变故障的检测和诊断,取得了较好结果。  相似文献   
88.
多传感器目标识别的优化融合   总被引:8,自引:2,他引:8  
对于工作在复杂环境下的多传感器目标识别系统,确保其稳健性和准确性的关键是有效处理被融合信息的不确定性。根据影响信息不确定性的因素,文章把传感器本地识别信息的可信度分为了统计可信度和环境可信度;采用最小二乘法和神经网络实现统计可信度的估计,自适应神经模糊推理实现环境可信度估计;并利用这两种可信度实现以一致理论为基础的多传感器目标识别的优化融合。经实验仿真证明,该融合方案是有效的。  相似文献   
89.
介绍了一种空间目标姿态角估计方法,并在此基础上生成了RCS反射图.该方法主要是在直角坐标系中对目标的运动特征用二次项进行描述,并用最小二乘估计求解二次方程,从而根据运动方程估计出目标的姿态角.实测数据验证结果表明,该方法能够有效地估计出空间目标的姿态角变化情况,并可反映出目标RCS随其姿态变化的规律.  相似文献   
90.
介绍了系统辨识中的预报误差法的基本原理,设计了一种简洁通用的软硬件辨识平台。成功地应用预报误差的辨识方法对一个实际的中功率雷达伺服系统实现了时域辨识,得到了该伺服系统比较准确的模型。将辨识结果与一般最小二乘法的辨识结果进行了比较,发现此辨识方法在抑制噪声方面有很大的改进。  相似文献   
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