基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究

介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法，采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值，并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别，最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试，证明了该方法的有效性和实用性．     

攻击活动目标的一种最优弹道估计

 为分析活动目标的随机飞行状态和减小导弹的脱靶量,提出了数学模拟打靶的一种新方法。其中包括卡尔曼滤波理论结合最大似然法的应用,以及建立相对运动的离散化模型和灵敏度矩阵。为改善飞行状态的估计精度,论述了确立飞行弹道修正协方差矩阵的概念。除此之外,还讨论了导引敏感器静态误差影响脱靶量的估计问题。     

应用ART1神经网络仿真车间分组

阐述了ART1神经网络在制造单元设计过程中形成零件族的基本方法,并在基于MATLAB的软件平台上,利用其神经网络工具箱对生产过程中的实际情况进行了仿真和应用。     

基于线性神经网络的滑油金属含量预测

利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络，并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明，可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。     

上证指数"百点效应"实证研究——基于前景理论的分析

通过研究上证指数落在百点附近区间的频率和日K线图的表现，揭示了其分布规律和运行特征。实证结果表明，从市场总体看，百点区间内样本较大时上证指数落在百点附近区间的频率接近均匀分布时的概率，上涨行情时，越过大多数百点位比较困难，而下跌行情时比较容易，百点位在某段行情的稳定性与上证指数在该百点附近区间的横盘整理时间有关。     

离散事件系统的Petri网图仿真

1.前言 离散事件动态系统DEDS(Discrete Event Dynamic System)的传统分析方法——应用排队论和随机过程理论为离散事件动态系统建立排队网络模型,在很多情况下已不适用。新的理论和研究方法相继提出。其中之一是“皮特里网”(Petri Nets)理论。另一种比较成熟的方法是仿真法,但是,仿真法要以高昂的计算机设备的大量计算时间为代     

三维可压缩混合层中扰动演化的研究

为了利用被动控制增强可压缩混合层中混合效率,本文用数值模拟的方法研究了三维可压缩混合层中扰动向下游的演化.通过在入口处引入不同的不稳定T-S波,给出了扰动随空间的演化过程,及马赫数对扰动演化的影响.计算结果表明在马赫数较小时,扰动波增长很快,当马赫数增大时,扰动所形成的流向涡的强度会减弱.这一结论与流动稳定性分析结果是一致的.     

基于有向图的站坪控制仿真建模技术研究

站坪控制是民航机场运营的关键和薄弱环节,也是一个非常复杂的生产调度过程.本文对站坪控制过程进行了分析,将其分解为若干种活动和事件,以及一系列相关约束条件,然后以有向图作为数学工具,建立了仿真模型,并结合面向对象技术探讨了仿真过程的实现策略.     

基于Hopfield神经网络和KS函数的优化设计研究

介绍了Hopfield神经网络优化的原理。将神经网络的求解转化为非线性微分方程组的初值问题，并利用MATLAB提供的微分方程组求解器进行计算。对于多约束优化问题，KS函数的包络凝聚特性可以简化约束条件，其光滑可微特性又方便了问题的求解。将其运用于非线性约束规划和某型飞机总体参数优化问题，算例表明此方法是有效的。