串联系统可靠性评估方法的综合述评

本文概述系统可靠性评估的简况后，选取六种近似评估方法，文中仅叙述定时截尾的修正加权——算术平均的近似限法。利用各子系统的评估结果时，引进逆变换而变为等效试验数据。为鉴别各种近似限方法的优劣，应用蒙特卡罗方法进行系统仿真     

BTT导弹的神经网络自适应非线性自动驾驶仪设计

针对BTT导弹的飞行控制问题,提出一种基于近似动态逆及神经网络理论的非线性自动驾驶仪设计方法.给出了神经网络自适应动态逆控制规律,建立了BTT导弹的数学模型,设计了导弹的神经网络自适应动态逆控制系统结构,并进行了控制效果的数值仿真分析.仿真结果说明了神经网络自适应非线性自动驾驶仪在导弹飞行控制中具有较高的控制精度和很好的鲁棒稳定性.     

一种快速有效的雷达目标识别方法

基于核的学习算法提出一种快速有效的雷达目标识别方法。首先利用核的主分量分析方法对雷达目标的一维距离像进行特征提取,可以有效地提取出其中的非线性特征;然后基于一种新型的支撑矢量机——近似支撑矢量机作为分类器对所提取的特征进行识别。实验结果表明,所提出的识别方法其正确识别率与标准支撑矢量机相当,但在计算速度上却有很大的提高,并对噪声具有较好的抑制作用。     

灭火飞机投水动响应特性

大型灭火飞机投水飞行时,短时间内大吨位水量的投放会引起载机的动力响应问题.为此,采用小孔出流理论进行飞机投水量的数值模拟,以静气动弹性配平结果为初始条件,考虑飞机的刚体模态和弹性模态,用最小状态拟合技术进行非定常气动力建模,分析了飞机投水飞行时的响应特性；并以投水结束后的飞行状态为初始条件,以飞行操纵产生的舵偏角为输入,分析了飞机退场爬升时的响应特性.结果显示,灭火飞机投水时,飞行姿态和载荷会发生较小变化；退场爬升时,飞行姿态和载荷会发生显著变化.分析结果为大型灭火飞机的结构设计和飞行操纵提供了参考.     

风洞模型支撑机构有限元模型修正与确认

风洞模型支撑机构有限元建模对预测风洞试验中的结构动力学响应至关重要。然而采用模态试验修正有限元模型需要多轮迭代优化,随着修正参数的增多,数值优化耗时将呈指数化增长。为解决上述问题,联合ABAQUS、MATLAB搭建iSIGHT结构有限元模型修正平台,基于此平台开展某模型支撑机构有限元动力学模型修正,根据试验设计变量对响应的贡献量,筛选灵敏度较高的修正变量;构建前4阶频率差和振型相关性为多目标函数,使用近似建模得到修正变量和目标函数的响应面模型,采用多目标优化方法NSGA-II开展模型修正;修正后的模型前4阶频率差均在10%以内,振型相关性均大于0.8。对修正模型开展动力学响应确认,使用结构模态动力学响应与锤击试验响应作对比,结果显示,修正模型满足工程需求,可用作下一步复杂载荷作用下的结构动力学响应预测。     

非线性方程求解中的二次曲线法

给出二次曲线在非线性方程求解中的迭代算法,并给出方程根附近的近似误差公式。算例表明:与其它4方法相比,本文提出的二次曲线法精度高,其收敛速度与切线法的相当。     

基于椭球近似解析法的飞行器再入轨迹优化

针对再入机动飞行器的再入段轨迹规划问题,设计了基于速度-阻力加速度剖面的轨迹优化方法,推导了根据速度-阻力加速度曲线和速度-攻角曲线计算飞行器跟踪规划轨迹所需要的控制力、航迹倾角、飞行器高度等量的公式,给出了飞行器再入倾角和速度-阻力加速度曲线斜率的关系,提出了 一种考虑飞行器控制能力极限的基于椭球近似解析法的飞行器再入段轨迹优化方法,通过仿真验证了所提出方法的有效性.     

机载220 GHz云雷达衰减订正模拟试验

针对220 GHz云雷达回波信号的衰减问题，结合典型云滴谱和云参数，对水云和冰云模拟取样2 100次，应用离散偶极子近似法计算了220 GHz云雷达探测云滴粒子的衰减系数kc和雷达反射率因子Z的关系。在考虑大气和云对220 GHz云雷达信号衰减的基础上，对水云和冰云的机载220 GHz雷达回波强度进行了数值模拟，根据得到的kc-Z关系，进行衰减订正的模拟试验。结果表明:水滴云比冰晶云的衰减系数大2~3个数量级;相对于小粒子的水云和冰云，大气吸收是造成机载220 GHz云雷达衰减的主要原因。高频段的雷达信号在传播路径上的衰减非常明显，本研究中给出的kc-Z关系适用于220 GHz频率雷达的云衰减订正计算。     

基于近似粗糙集分辨力分类算法的飞机类型预测

传统的C4.5分类决策树作为数据分类算法具有计算简单、准确率高的优势，由于飞机具有参数多和数据量大的因素，C4.5算法需要对连续属性值进行多次顺序扫描，分类时间效率较低。针对此问题，提出近似粗糙集和决策分辨力分类算法，利用粗糙集近似度来判断属性划分样本数据能力，并将其代入到决策分辨力算法中，以决策分辨力最大的属性作为分裂特征建立分类决策树。算法在保证分类决策准确率的同时，提高计算效率并减少过拟合问题的产生。通过对UCI(University of California, Irvine)数据集上多组数据样本的对比实验分析，验证了本文提出PSRP(rough set and resolving power)的算法在保证相同准确率的情况下，平均计算时间效率提升约10%，可靠性提升2%。