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231.
基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。 相似文献
232.
模糊自整定PID控制及其在航天产品真空热试验中的应用分析 总被引:2,自引:2,他引:0
文章首先分析了航天产品热试验时被控对象的特点,并进行了建模分析,接着介绍了如何通过参数自整定技术获得PID的3个初始参数,并进行了模糊自校正PID控制器设计。为了检验该控制方法的控制效果,文章选取了3次有代表性的试验数据进行了仿真分析。结果表明,模糊自校正PID控制方法具有适应性强、控制精度高、抑制试验系统温度滞后明显的优点,该方法较原控制方法超调量有所减小,过渡过程有所加快,抗干扰能力显著增强,较好地解决了控制系统快速性和小超调量之间的矛盾。 相似文献
233.
234.
根据导管结构特点,对导管弯曲加工工艺规划进行了较全面的研究,分析了工艺规划的内容和结构并建立了工艺信息模型。同时,为方便工艺员的设计工作,提出多模式工艺规划,如交互式和检索式工艺规划等。当设计结果存在多种工艺方案时,引入多目标层次分析法和模糊综合评判法,对多种工艺方案进行评价选优。 相似文献
235.
可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明:该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。 相似文献
236.
为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献
237.
以北斗卫星导航系统三频双差为基础探讨了组合观测值及误差,针对以往采用聚类方法在研究GPS三频组合数据过程中的不足,提出了基于距离修正的增量模糊C均值算法.通过调节因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离,获得合理的隶属度,从而得到正确的分类;构造了基于距离修正的聚类有效性指标,自动获取最佳聚类数,避免了人为确定聚类数的不合理性;在此基础上引入增量的思想,数据增加时以原有的数据集为基础,根据阈值进行归类,不需要重新进行初始计算.通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性和可靠性. 相似文献
238.
基于BP-GIS的京津冀碳钢土壤腐蚀速率地图研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对京津冀地区碳钢土壤腐蚀问题,应用误差反向传播(BP)神经网络,以主影响因素为输入参数,分别构建了针对京津冀地区碳钢土壤腐蚀速率模型。根据各主要土壤腐蚀影响因素数值,对碳钢土壤腐蚀速率实现了预测。并基于地理信息系统(GIS)绘制了中国年均碳钢土壤腐蚀速率地图。研究表明:京津冀地区单年均碳钢土壤腐蚀速率西北高东南低,多年均碳钢土壤腐蚀速率基本均匀分布;pH、含盐总量、土壤温度、全氮量和有机质对碳钢土壤腐蚀较为显著;1、3、5和8年均碳钢土壤腐蚀速率分布最大为6.159、2.322、2.614和3.467 g/(dm2·a)。 相似文献
239.
随着网络社交媒体的快速发展,对舆情信息的传播模式进行分析成为研究热点。针对网络舆情传播模式分类任务中,小样本数据多路径生成分类正确率低的问题,提出了舆情传播领域知识图谱结构定义,建立了基于微博数据的舆情传播知识图谱与舆情传播分析任务数据集,使用GraphDIVA模型进行舆情传播模式分类,并在自建数据集中进行了舆情传播模式分类25样本测试实验。结果表明:模型在经过20轮训练后,分类正确率从76%提升到89.4%,说明GraphDIVA模型在减少训练次数、提升分类正确率方面具有更优的效果。 相似文献
240.