直升机机动飞行仿真的气动建模及试验研究

 建立了适用于直升机机动飞行仿真的动力学模型。为了提高模型的真实度,着重通过瞬态操纵实验研究建立了旋翼非定常气动模型;又通过旋翼/ 机身气动干扰试验研究,并运用神经网络技术建立了一种新的机身气动力模型。使用该仿真模型做出的UH260A 直升机仿真计算结果与飞行试验数据符合良好。     

子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用

将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。     

自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。     

基于神经网络的鲁棒制导律设计

 基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计。建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题。采用伴随 BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为 2个神经网络的学习问题,训练后的 2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性。     

系统可靠性的贝叶斯网络评估方法

 针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性,对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估,不但能计算出系统的可靠性指标,而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明,贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。     

航路网络生成及优化

空中交通流运行的安全性和成本取决于航路网络结构。基于节点度实现航路网络枢纽节点和干线节点分层,利用全局耦合生成主干网络,运用距离连接概率实现干线节点社区化,采用连接概率生成社区网络;采用DBSCAN聚类算法,基于角度和距离实现航路网络优化;以中国大陆空域为例,实现了主干航路网络和局部干线航路网络的生成及优化,验证了方法的可行性。在与相关研究对比,基于节点度的枢纽节点选取更加客观合理,所构建的分层航路网络结构符合机场点的分布特性,采用DBSCAN聚类算法优化效率明显提高。     

综合模块化航电系统FC网络的机内测试设计

针对综合模块化航电系统FC网络单元分布范围广、故障定位困难、维修效率低的问题,设计了一种机内自测试方法.在网络构建时间和通信效率的约束条件下,通过网络构建和故障检测同步进行的机制实现快速的任务前故障检测,通过实时监测和故障触发相结合实现低开销的任务中故障检测.在网络故障发生后,通过网络遍历和通信自环绕测试将故障有效地隔离至单个模块,提高检测和维修的效率.     

基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。     

基于网络编码的空间DTN中CGR改进算法

随着空间通信技术的发展,卫星节点的增多,以及容延迟容中断通信需求的不断提高,空间DTN (DelayTolerant Network,容延迟网络)环境中各通信节点间的路由技术日益重要,相继出现了多种适用于DTN的路由技术.基于空间DTN的结构与特点,对CGR(Contact Graph Routing,接触图路由)算法以及基于编码的路由算法进行了分析比较,然后针对空间DTN中CGR算法的缺点和不足,研究提出了基于NC(Network Coding,网络编码)的空间DTN中的CGR改进算法(NC-CGR),并通过仿真实验平台对算法性能进行了分析评估.仿真结果表明,相比于CGR算法,NC-CGR算法在链路传输时延、传输包裹数目、中继缓存大小、链路丢包率等不同条件下的适应性方面均表现出较大优势,更适用于具有复杂拓扑、带宽受限、高动态特性的空间DTN环境.     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.