捷联惯性制导系统的圆锥误差及其补偿

圆锥误差是捷联惯导系统,特别是激光陀螺捷联惯导系统重要的误差源,为提高激光捷联惯性系统的导航精度,防止姿态误差的积累,本文研究了圆锥补偿算法和圆锥补偿误差特性,给出了常用的8种圆锥补偿算法,针对激光陀螺惯组的实际应用背景,开展了弹道仿真研究,给出了圆锥误差对激光陀螺捷联惯导系统导航精度的影响和补偿修正的效果。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

矢通量分裂隐式有限体积法解超音速喷流强干扰流场

发展了用于轴对称流场,任意非正交曲线网格下的矢通量分裂隐式有限体积法;统一了二维和轴对称流场计算的表达式。该方法对粘性通量项进行了分解和归类,考虑了包括交叉导数项在内的所有项对隐式增量的贡献。对带中心喷流的流动计算表明该方法收敛速度和计算精度均优于ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ显式格式。横向喷流强干扰流场的计算初步揭示了姿控发动机喷流产生间接推力的机理,由此,设计中可降低对主发动机额定推力的要求     

气动力与推力矢量控制近距击顶弹道研究

针对某型反坦克导弹从顶部攻击近距离目标存在的空气动力控制不足的问题,探讨了在导弹初始飞行段采用推力矢量控制的可行性,并对有推力矢量控制的近距击顶飞行弹道进行了分析研究,最,通过计算机数字仿真,进行了弹道飞行仿真计算。结果表明,所提方法改善了导弹飞行弹道特性,提出了导弹机动性能和对近距离目标攻击的效果,并有利于减少最小射程。     

高职院校双语教学的探索与实践

双语教学在目前已经不是一个新鲜时髦的话题，但是，什么是双语教学？在高职高专教育中有没有必要进行双语教学？又如何进行双语教学？是现阶段部分已开办了中外联合办学院校和一些拟开办合作院校关心的问题。作者两年来一直从事中外联合办学方面的教学与管理工作，根据自己的经历和经验，总结出双语教学当中碰到的问题及解决办法。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.