舰载飞机进舰降落信号员模型建模

舰载机在航母上降落面临着极其复杂的环境,末端进舰阶段需要降落信号员(LSO)的信号指引,在舰载机的人机系统仿真模型中,需要包括LSO的模型.分析了舰载机进舰飞行过程中LSO的作用和行为特征.针对LSO对飞行距离、航迹偏差判断和指令决策的行为特征,采用模糊逻辑建立了相应的行为模型.针对 LSO对舰船运动预测的行为特征,利用神经网络建立其行为模型,对几种典型进舰情况进行仿真,验证 LSO模型的合理性.      

基于Hopfield网络的飞机设计

Hopfield神经网络与增广拉格朗日乘子法相结合来求解非线性约束优化.神经网络作为求解乘子法的子问题的动力学方法,仅需计算一阶导数.引入逐渐衰减的高斯噪声信号构造随机神经网络.同时针对随机网络受初始温度制约,跳出局部极小值能力有限的问题,网络运行采用结合模拟退火的欧拉法.用该方法对某喷气教练机进行总体优化设计,结果表明,算法的数值稳定性较好,求解精度高.并基于拉氏乘子提供的约束敏度信息,做了设计要求权衡.最后研究了某型干线旅客机的机翼气动/结构综合设计问题.      

基于深度学习的小目标检测研究进展

随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测（SOT）作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。     

多级轴流压气机出口级转子扩张通道优化设计

为提高多级轴流压气机后面级气动性能,针对某多级轴流压气机出口级转子搭建了基于遗传算法和神经网络代理模型的扩张通道压气机优化设计平台,并对其进行扩张通道优化设计研究。根据优化得到的数据库分析了各设计参数对效率和裕度的影响规律。在优化所得解集中选择了两个扩张通道设计方案,探究了其对效率和裕度的影响规律和机制。结果表明:扩张通道设计可使出口级转子在设计流量点的负荷提高12.1%、效率提高1.28%,同时获得12.50%的裕度改善量。基于当地熵产率损失模型可得,扩张通道转子相较于原型转子,其上下端壁损失增加,叶型损失减小。扩张通道转子近失速点堵塞系数变小是其裕度提升的主要原因。      

基于极限学习机的修正当前统计模型跟踪算法

针对当前统计(Current Statistical,CS)模型由于先验知识的缺乏和其结构特点导致的跟踪精度降低的问题,通过使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)并根据目标历史状态信息,实时估计并修正CS模型的加速度估计值,提出了基于ELM的修正CS模型跟踪算法.ELM的训练结果表明...     

基于目标一维距离像的雷达目标识别方法

讨论了马氏距离的性质,利用目标的一维距离像,提出了一种雷达目标识别方法.对雷达回波进行快速傅立叶变换,得到目标的一维距离像,计算其马氏距离,得到目标的稳定特征向量,根据相关算法进行目标识别.三种不同类型飞机回波的实测数据的识别结果,表明该方法是切实可行的.     

一种柔性机器人的神经网络控制方法

提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神经网络控制方法.它将末杆为柔性杆的机器人分解成刚性前端和柔性末端两部分,使用传统的机器人控制方法控制刚性前端,采用神经网络辩识柔性末端部分的逆模型,将末端的期望轨迹实时分解成末关节转角及末关节轴位姿的期望轨迹再分别进行控制.这一方法将传统的基于模型的控制方法和神经网络方法有机结合在一起.通过对平面3杆柔性机器人的数值仿真,初步验证了这一方法的有效性和良好效果.     

基于模糊神经网络的导弹最优寻的末制导律

提出了一种适用于一类末制导段采用推力矢量控制的新型导弹的模糊神经网络最优寻的末制导律.在制导律设计时不仅要求导弹能量最省,脱靶量最小,同时考虑了推力矢量控制的非线性特点,并且为改善该神经网络系统的学习效果,在学习算法中还引入模糊学习规则.数字仿真表明所提出的模糊神经网络制导律对于机动目标具有较好的攻击能力.     

基于对角回归网络的非线性系统建模

分析了非线性系统神经网络建模的规律,利用对角回归神经网络(DRNN)实现了非线性动态系统的辨识.辨识结构采用串并联模式,网络权值的调整为考虑时变因素的调整算法.与静态神经网络相比,基于DRNN的辨识方法显示出很强的处理动态问题的能力,无需辨别系统阶次,辨识结构简单,收敛速度快.仿真结果表明该方法是有效可行的.      

一种频率步进雷达目标径向速度估计方法

为补偿目标径向速度对频率步进雷达合成距离像的影响,提出了一种目标径向速度估计方法.经公式推导证明频率步进雷达相邻两个脉组回波的归一化采样序列的互相关函数是一复正弦序列,该序列的频率与目标径向速度有确定的对应关系.通过快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)可获得序列频率,从而估计出目标径向速度.该方法可估计的速度范围仅取决于系统带宽和脉冲重复周期,并且由于理论估计精度可通过FFT点数调整,在需要非常高估计精度的场合可以大幅降低计算量.计算机仿真结果表明该方法对目标径向速度估计准确,同时具有较好的抗噪声性能.