某于功率反馈的涡轴发动机神经网络PID控制研究

通过对功率平衡关系进行分析,提出了利用功率反馈设计智能神经网络PIO控制器的方法。基于BP(Back Propagation)神经网络,将功率信号作为神经网络的输入层信号,并改进了网络权值的学习规则。通过在线整定PID参数,控制器能够根据功率误差信号的变化实时调整控制参数,从而使系统自主寻找到功率平衡点,具有良好的稳态和动态响应特性。仿真结果表明：该方法可以使涡轴发动机在全包线范围内具有理想的控制性能。     

基于B/S结构虚拟仪器系统设计与实现

在网络技术高速发展的基础上,针对频谱分析仪的共享操作以及远程操作等问题,提出基于B/S（浏览器/服务器）结构的网络虚拟仪器系统的解决方案。系统通过仪器控制软件完成对多种接口频谱仪的监视与控制,并通过服务端软件以页面形式实现系统与用户的交互。该系统可以部署在局域网或者互联网上,用户可以通过浏览器实现对频谱分析仪的访问与操作。根据方案开发的实验系统,通过测试已经具备了设计的功能需求,实现了频谱仪的网络共享和远程操作,为用户提供了一种方便、容易的仪器操作方式,具有一定实际应用价值。     

一种优先级区分的机载无线网络MAC层自适应退避算法

针对现有无线网络媒介接入控制(MAC)协议退避机制存在的竞争窗口(CW)易产生振荡、不能为紧急业务提供低时延QoS保障、难以区分服务类别等不足,提出了一种区分业务优先级的自适应退避(PAB)算法。该算法在二进制指数退避(BEB)算法的基础上,根据信道忙闲标识和业务优先级自适应选择相应退避阶段,通过参数设置可对不同优先级业务相邻退避阶段的前、后转移概率进行调整。利用二维马尔可夫链理论对PAB进行了建模分析,理论分析获得了饱和吞吐量和平均MAC时延的数学表达式,仿真实验结果表明:在机载无线网络(AN)环境下,PAB的性能相对BEB有了显著提升,可有效保障机载无线网络多业务类型的传输需求。     

压电网络复合板的振动抑制实验研究

主要研究了压电网络系统针对薄板的振动抑制特性,在对压电网络复合板机电耦合动力学方程分析的基础上,通过设计模拟电感电路解决了压电网络复合板振动实验中最优电感值过大的问题,从理论和实验上分析比较了电阻型和电感电阻并联型压电网络复合板振动控制效果及其特点。实验证明采用均匀化处理方法建立的机电耦合动力学方程能够正确预测压电网络复合板的动力学特性,同时实验验证了压电网络的电路模态和压电复合板的机械模态的耦合关系,明确了最优电学参数选取原则,为压电网络复合板的最优参数设计提供了依据。      

面向深空通信的分布式系统Raptor码传输机制

为缓解深空探测器与地面站之间的超远距离和星体遮挡,而导致巨大的信号衰减以及链路频繁中断的问题,基于容迟/容断网络（DTN）协议框架,利用轨道器进行多跳中继组网传输,设计了多个探测器经过轨道器向地面传输场景下的分布式系统Raptor编码传输方案（DSRC）。提出了联合译码简化方案,理论分析推导了DSRC方案及改进方案的性能参数,并与现有分布式无速率纠删方案进行仿真比较,在译码冗余为5%时达到了0.01的译码失败率。     

尖楔前体飞行器FADS系统驻点压力对神经网络算法精度的影响

针对尖楔前体（类乘波体）飞行器用嵌入式大气数据传感（FADS）系统存在建模困难及解算模型精度低的问题,首先采用BP神经网络建模代替传统的FADS系统空气动力学建模的方法,建立含有双隐含层的四层神经网络模型,然后通过合理选择网络结构参数及训练验证,对FADS系统的攻角进行解算,最后对驻点压力对算法精度的影响进行研究。结果表明,本文建立的含有双隐含层的四层神经网络模型精度较高,攻角测试误差小于 0.25°; 驻点压力是否作为输入参数对FADS系统神经网络算法求解精度影响较大,攻角测试误差相差达0.1°。在飞行器前缘半径允许的情况下,应尽量得到驻点压力用于解算攻角,提高解算精度。     

基于优化信任评估的Ad Hoc安全路由协议

针对Ad Hoc网络中自私节点造成的攻击问题,提出了一种基于信任评估的Ad Hoc安全路由协议TEAR。该协议在节点行为信任评估方案的基础上,通过使用链路信任值和路径信任值表示节点和路径的可信度,同时,在链路信任值计算时,引入了基于公共邻居节点的间接信任评估方法和可变时间窗机制,保证了信任值计算的准确性和实效性;协议中每个节点维护一张信任表,并重新定义了路由请求和路由回复消息格式,实现了安全路径的快速选择。使用NS2进行模拟验证,又与AODV以及基于固定时间窗信任评估的安全路由协议TA-AODV进行性能对比。结果表明,改进的信任评估方案具有更好的性能,采用该方案的安全路由协议能较快地发现自私节点,并准确选择安全路径,提高了Ad Hoc网络性能。      

LEO卫星通信网络的移动性管理

近年来,低轨道LowEarthOrbit,LEO）卫星通信网络以全球覆盖、低传输时延、低功耗链路、较强的抗毁性等特点而受到广泛关注,是未来全球移动通信系统的重要组成部分。移动性管理是构建LEO卫星通信网络的关键技术,为推动移动性管理问题的研究,文章从LEO卫星通信网络的结构和特点入手,阐述了LEO卫星通信网络中移动性管理的分类,并分析了其相比地面移动无线网络的特殊性。从链路层、网络层、传输层三个协议层次综述了近年来LEO卫星通信网络移动性管理研究的国内外现状,重点介绍了移动IPv6（MobileIPv6,MIPv6）和无缝IP分集通用移动性结构（SeamlessIP-diversitybasedGeneralizedMobilityArchitecture,SIGMA）在LEO卫星通信网络中的应用。最后,指出了移动性管理的发展趋势。     

基于神经网络的轴类损伤检测研究

理论分析表明,结构损伤前后固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息.在此理论基础上,对一个一端固定轴模型进行了损伤数值模拟,提取同有频率的变化信息并采取合适的方法构造改进型BP神经网络来判断结构损伤.检测表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景.     

基于BP神经网络的复合材料失效分析

创建了基于BP神经网络方法预测复合材料在复杂应力状态下的失效模型.依据现有的试验数据,建立了基于BP神经网络的数学模型,并给出了网络在多次训练的统计性评价参数.以及单次样本泛化性能的评价参数,并利用这些参数实现了网络的结构优化和训练优化,得到了比较精确的网络模型,成功预测了复合材料的失效数据,拓宽了计算复合材料失效的范围,同时可以对复合材料的失效分析和试验设计进行指导.