质量矩导弹的神经网络及自适应非线性控制

本文对质量矩控制导弹的动力学方程简化和控制系统的设计进行了研究。详细阐述了所提出的控制方法，介绍了径向基单隐层神经网络进行误差补偿的算法原理，用Lyapunov理论证明了所采用方法的稳定性。在给出了质量矩导弹的六自由度动力学方程和简化后的方程后，用所提出的方法设计控制系统。通过仿真分析，得出了本文所提出的方法具有较好的误差补偿能力的结论。     

双喷管发动机

双喷管发动机象双喉部、双膨胀发动机一样,在先进的天地运输系统中得到验证。改进的航天飞机和全新火箭亦得益于这些先进的发动机。本文将对单燃料、双燃料以及双喷管发动机在设计方面所取得的进展作一总结。双喷管发动机的推进剂为:液氧/煤油/液氢、液氧/液丙烷/液氢、液氧/液甲烷/液氢、液氧/液氢/液氢、液氧/液甲烷/液甲烷、液氧/液丙烷/丙烷以及四氧化二氮/一甲基肼/液氢,发动机推力为889.6～2980.3kN。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

最优PWM开关角的在线计算

最优PWM脉宽调制是逆变器控制的一种常用方案,但是由于最优PWM开关角计算的复杂性。一般都是离线计算最优开关角,用开关点预置的方法进行控制。十分不利于在线的电压调节。文中介绍了一种最优PWM开关角的在线计算方法。即利用神经网络的非线性逼近能力。对离线求解的最优PWM开关角样本点进行辨识拟合,从而得到最优PWM开关角对基波电压传输比的函数,用于实时计算。为利用最优PWM控制逆变器进行在线调压做好了准备。另外,还提出了一种简便的三相最优PWM开关角排序方法。解决了最优PWM开关角的在线排序问题。本算法在DSP实验平台上进行了实验验证,证明了算法的可行性。     

论所有权的双重性与科学发展观

所有权是民法物权的核心，其性质具有双重性，即绝对性与相对性，绝对性是从所有权的支配性、排他性的角度讲的，相对性则是从所有权的行使受限制的角度讲的，这种双重性质与坚持以人为本，树立全面、协调、可持续的发展观即科学发展观自然契合。     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

BP神经网络理论在模型修正的应用

神经网络由于其本身具有的优越性,已广泛应用于各个领域中的分类、联想问题。将神经网络理论用于对利用有限元分析方法得到的系统模型进行修正,从计算结果看,该方法收敛速度快且收敛到全局最优解。     

同时性问题研究(一)

本文对狭义相对论同时性的相对性观点进行了分析，并提出狭义相对论在同时性的相对性问题的分析上有逻辑上的错误。关于同时性问题，文中提出了一个不同于相对论的观点，并与相对论的观点进行了比较。自1887年沃依格特（Voigt）给出了洛伦兹变换式，该变换式在近代物理学上起着重要作用，相对论在数学上就是以该变换式为基础的。但是，100多年来还无人对它作出物理解释，本文对洛伦兹变换式作出了明确的物理解释，并得出了在同一惯性参考系内，与一个事件相联系的静止点与运动点之间以洛伦兹变换式相联系的重要结论。它与相对论将洛伦兹变换作为两个作相对运动的惯性坐标系间事件的坐标变换式有重大区别。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。