星用材料出气加速规律扩散模型

基于扩散理论分析获得了星用材料在一定温度范围内出气加速过程遵循的规律，给出了加速系数与扩散系数，加速系数与出气过程等当时间及与温度之间的函数关系，并经实验测试证明，理论分析结果克能良好反映材料出气加速过程所遵循的规律。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.     

基于齿数的渐开线直齿轮参数化建模

介绍了在UG环境下渐开线直齿轮参数化建模的方法,分析了不同齿数范围对建模过程的影响,并依据分析结果建立了渐开线直齿轮的两个精确模型,利用这两个模型通过修改参数列表能快捷得到满足任意参数要求的渐开线直齿轮的三维模型。     

微型直升机动力学建模的研究现状

从模型修改、结构分析、神经网络及系统辨识几个方面介绍了微型直升机动力学建模的研究现状,并对几种不同的建模方法进行了比较。然后,指出了系统辨识方法中存在的问题。通过讨论和比较,为微型直升机的不同建模目标提供了可供借鉴的建模方法。     

跨音压气机确定应力场分析

采用全三维黏性定常、非定常数值模拟技术,对NASA 67第1级的固有非定常流动进行了研究.首先分析了定常流场和非定常时均流场间的差别以及压气机中典型的转、静干涉现象,然后对通道内确定应力的分布规律和转、静交界面确定应力各项的分布特点进行了较为深入的研究,揭示了现有确定应力模型的一些局限性,可为确定应力建模提供一定的指导作用.     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

浅谈企业建模方法

本文概述了企业建模的意义、结构、方法及流程。     

反导战术C4I系统中的拦截决策建模与仿真

在多枚来袭导弹情况下，形成反导拦截决策很容易引起计算内存混乱及CPU计算速率慢的问题。研究了应用面向对象及多线程编程技术，合理封装各个战术C^4I系统组成的对象，并利用多CPU的计算能力进行并行拦截决策。仿真表明，采用多线程偏程技术可使整个拦截决策过程更加可靠、迅速。     

虚拟现实系统中三维视觉几何建模

三维视觉建模是建立虚拟现实系统的基础,文中主要研究了虚拟现实系统中对象形状的建造方法、纹理映射的数学建模,并对其常用算法进行了比较分析。     

Petri网及其在FMS建模中的应用

本简要介绍了Petri网的原理，及其在FMS建模中的应用。