随机脉位序列调制的脉冲多卜勒引信原理

提出一种新型的噪声脉中多卜勒引信，即随机脉位序列调制的脉冲多卜勒引信，给出了其原理实现框图和随机脉位序更调制码的产生方案，分析了其工作原理和数学模型，研究了它的抗干扰特性。分析表明，它具有良好的抗干扰特性，同时不会出现距离速度模糊，是一种较佳的脉冲多卜勒引信。     

基于HLA的网络对抗系统建模与仿真

介绍了HLA的基本思想,分析了网络对抗仿真系统,给出了网络对抗系统的层次模型以及基于HLA-RTI的实现方法。     

虚拟样机技术在双模制导系统研制中的应用

将虚拟样机技术用于双模制导系统的研制。以Pro／E为三维实体特征建模工具，MSC、ADAMS为运动学和动力学分析工具，Matlab为控制分析软件，对机械系统和控制系统进行联合分析和调试。给出了机械模型、控制模型和两者间的输入输出，以及目标运动模型的建立方法。试验结果表明，所设计的虚拟样机能用于动态校核、参数优化、回归设计和演示验证，并能进行运动分析和干涉检测、跟踪以及交班试验等。     

基于随机继承因子的指数分布Bayes可靠性评估

针对寿命服从指数分布的装备可靠性评估中的小子样问题，引入随机继承因子的概念，提出一种Bayes可靠性评估方法。该方法将继承因子看作随机变量，可从类似型号装备的历史数据和改进信息中充分提取当前装备的继承特性，进而确定指数分布参数的验前分布，结合现场试验数据，利用Bayes方法得到参数的验后分布，从而实现装备的可靠性评估，并且提高了评估精度。文章最后对该方法的有效性进行了仿真算例验证。     

模型的随机平衡降阶

本文提出了系统在白噪声激励下的一种开环降阶方法—随机平衡降阶法。在系统的随机平衡坐标中，输出性能指标可以表示成一组与系统随机可控／可观格莱姆相关的贡献值的和。根据这组贡献值的大小，可以决定在随机平衡坐标下降阶模型所要保留的状态分量，并从输出误差指标的最优角度出发，对输出矩阵作个修正。最后给出了一个数值仿真例子。     

随机多变量连续系统的辨识

本文讨论了由随机向量微分方程描述的多变量连续系统的辨识问题。虽然假定微分方程中的噪声项是白噪声,但是用方脉冲函数积分微分方程后,所得到的代数方程中的噪声项却是有色噪声。为了得到无偏的参数估计,本文提出一种预滤波方法。仿真例子表明这种方法是很有效的。     

随机控制与输出反馈控制的最优协调性合成

应用双控制器的最优协调性合成设计方法，在离散时间域内研究了随机控制作用和输出反馈控制作用的合成设计问题，构造了一个数值迭代计算方案来求解相应的控制规律，然后，通过设计实例验证了设计方法的有效性，并进行了有意义的对比分析。     

基于齿数的渐开线直齿轮参数化建模

介绍了在UG环境下渐开线直齿轮参数化建模的方法,分析了不同齿数范围对建模过程的影响,并依据分析结果建立了渐开线直齿轮的两个精确模型,利用这两个模型通过修改参数列表能快捷得到满足任意参数要求的渐开线直齿轮的三维模型。     

微型直升机动力学建模的研究现状

从模型修改、结构分析、神经网络及系统辨识几个方面介绍了微型直升机动力学建模的研究现状,并对几种不同的建模方法进行了比较。然后,指出了系统辨识方法中存在的问题。通过讨论和比较,为微型直升机的不同建模目标提供了可供借鉴的建模方法。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.