SCI/RT总线的扩展子优先级流量均衡

建立了基于OPNET软件的SCI/RT(Scalable Coherent Interface for RealTime)TRAIN协议仿真模型,对流量均衡问题进行仿真分析.结果显示,当环路负载增加时,每个节点流量的增量是不同的.在环路处于重负载时,远离管理者的节点得到的流量近似于零,而靠近管理者的节点基本上占用了所有的环路流量.SCI/RT TRAIN协议提出管理者迁移流量均衡方式解决这个问题.通过对8节点环路进行仿真,得出管理者迁移方法的均衡效果依赖于管理者在环路的配置方式的结论,当每个节点均具有管理者功能时,环路均衡效果达到最好.提出了扩展子优先级的流量均衡新方法.8节点环路的仿真结果显示,该方法具有更好的流量均衡能力和更高的节点流量.同时,通过对扩展子优先级均衡方法在6节点,10节点和12节点环路的仿真,证明了该方法在不同规模的环路中均可使用.     

一种预测驾驶员操纵行为的建模方法

在飞机设计中,应用驾驶员数学模型预测飞机飞行品质是避免人机系统出现不良耦合的重要途径之一.驾驶员神经网络模型是利用飞行模拟实验数据建立的驾驶员模型.基于该模型,针对纵向单通道俯仰跟踪任务,详细讨论了具有不同增益、不同短周期振荡频率飞机构型的驾驶员操纵行为变化规律.研究结果表明:对于特性相似的飞机构型,其驾驶员操纵特性也相似.因此,提出了一种利用相似构型的驾驶员操纵行为特性建立驾驶员预测模型的方法.通过对预测模型进行精度评价,可以证明采用本方法能够获得比较满意的驾驶员操纵行为特性预测结果.     

基于最大度和随机游走的混合搜索算法

针对常规算法在网络搜索时搜索速度较慢和查询消息过多的缺点,提出了一种基于最大度和随机游走的混合搜索算法。该算法综合了最大度搜索信息利用充分和随机游走快速访问远程连接的优点,仿真结果也证实该算法能有效改善网络搜索速度和控制查询信息量。     

基于Elman网络的共轴式直升机动力学系统辨识

根据共轴式直升机动力学与运动学基本方程的结构形式建立了一种基于改进的Elman神经网络的辨识模型,同时推导了该网络的训练算法,给出了训练步骤.随后,利用外场试飞中几个典型飞行状态的遥测数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该共轴式直升机用来进行动力学系统分析的神经网络模型.以匀速前飞状态为例进行了纵向操纵响应仿真,比较仿真结果和实际遥测数据可知,该网络模型基本反映了样例机的动态特性.      

无线传感器网中的加权距离节点选择法

节点选择存在于无线传感器网的目标跟踪问题中,主要任务是从多个传感器中选取合适节点跟踪当前目标,满足跟踪精度、算法计算量的要求.提出一种适用于测角传感器节点的加权距离选择法,该算法利用目标状态预测的分布及节点的探测模型,通过计算节点距目标几何距离及加权系数,选择具有最小加权距离的传感器点进行探测,避开了贝叶斯滤波,在减少计算量的同时具有很好的选择精度.仿真结果表明,本算法大幅度减少了计算量,同时可达到和熵值法相当的跟踪定位效果.      

基于模糊系统的径向高斯网络的自适应状态观测器

利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性时变系统的状态进行了估计。给出了一种递阶自组织在线学习算法,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态。     

基于神经网络建立液态挤压成形管、棒材工艺参数知识库

 采用人工神经网络方法,将８１组实验数据用于神经网络的建模及检测,建立了液态挤压成形管、棒材工艺参数知识库,可以对该工艺的关键参数进行较为准确的预测,从而为推动该金属成形新工艺的实际应用奠定了基础。     

分布交互仿真原型系统研究与开发

分布交互仿真（ＤＩＳ）是９０年代以来对军用仿真领域影响很大的关键技术之一。结合对ＤＩＳ关键技术的研究,开发了一个ＤＩＳ原型系统。论述了该原型系统的体系结构、通讯管理方式、人－机交互方式、虚拟合成环境等问题,该原型系统的开发对ＤＩＳ技术的进一步研究和工程应用都具有较大意义。     

基于局部应力法的 Bayes -神经网络舵板寿命预测

舵板是某水下航行体的关重件,为预测其使用寿命,文章建立了舵板航行体的计算域模型,通过仿真并运用局部应力应变法,计算出舵板在特定环境应力下的寿命;利用贝叶斯估计的先验知识以及神经网络,联合预测出舵板在不同的环境应力下的使用寿命。     

七鳃鳗神经系统的混沌仿真

使用WLC网络模型对七鳃鳗神经系统进行建模,提出一种计算最大李亚普诺夫指数的新方法——改进的小数据量法,典型非线性系统的仿真结果表明,同Wolf方法相比,新算法得到的结果更加精确。基于新算法的数值仿真表明,当没有外界刺激时,七鳃神经系统处于稳定秋态,随着外界刺激的不断增加,七鳃鳗神经系统逐渐进入混沌状态,但是,当外部刺激增加到一定程度以后,七鳃神经系统又回到稳定状态。