长杆弹侵彻新型复合装甲数值仿真及研究

应用有限元计算程序AUTODYN模拟了由爆炸反应装甲和陶瓷复合装甲组成的新型复合装甲在长杆弹斜侵彻作用下的侵彻过程。根据长杆弹与爆炸反应装甲和陶瓷复合装甲的作用现象,研究了长杆弹对新型复合装甲的侵彻机理以及两者在各时刻的作用规律。所得结论对进行其他复合装甲抗长杆弹侵彻的研究具有一定的参考价值。     

医学图像光线投影体绘制中重采样快速算法研究

光线投影算法是体绘制算法中图像效果比较好的方法,但存在运算量大,绘制速度慢的问题,如何提高重采样速度是加速光线投影算法的关键。本利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性,减少矩阵运算量,同时结合三维数据场在像平面的投影减少光线投影数目;利用包围盒技术避免对空体元的采样,并且通过将Bresenham算法扩展至三维确定每个重采样点所在体元的编号。实验结果表明,本提出的重采样优化算法成像速度比标准光线投射算法快2—3倍,而成像的质量与标准算法基本没有区别。本提出的算法,既能保证绘制质量,又能显减少计算量,提高体绘制的速度。     

注入式的遗传算法的分析与研究

该文提出了一种改进的遗传算法———注入式的遗传算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,通过引入知识库中的经验值来提高遗传算法的求解速度和精度。该实验用基本遗传算法和注入式遗传算法来求解旅行商问题,通过对比实验结果,证明改进遗传算法的可行性和有效性。     

改进遗传算法的纵列式直升机总体参数优化设计

研究纵列式双旋翼直升机总体参数的优化设计方法,在分析双旋翼气动干扰对旋翼气动特性影响的基础上,采用改进的遗传算法,以运输效率为目标、以飞行性能和重量效率等参数为约束条件,建立优化设计模型,优化纵列式直升机总体参数。以CH-47D纵列式直升机为优化算例,计算结果表明,本文提出的优化方法是可行的,优化效果良好。     

逆变器数字化控制关键技术

研究并解决数字控制的时间量化和数值量化对基于数字信号处理器(DSP)的逆变电源系统性能的不良影响。首先通过优化采样方式,显著减小控制变量的采样延时;采用前馈校正技术对死区效应进行补偿,以降低输出电压的谐波含量。提出频率调节和相位调整相结合的思想,合理设计数字锁相环,提高锁相速度和精度。利用实时的中心值校正信号改进数字控制算法,有效地消除数字运算截断误差累积造成的输出变压器直流偏磁问题。理论分析与实验结果证实了这些控制策略的有效性和合理性。     

新型双凸极发电机数字控制原理与实现

电励磁双凸极电机是一种新型交流无刷电机,它具有结构简单、可靠性高、维修方便等优点,用作发电机具有调压控制简单、可故障灭磁等优点。文中首先介绍了电励磁双凸极发电机系统的控制原理,并分析了发电系统的控制规律。为优化控制P I参数,提高系统的动稳态性能,通过M atlab仿真获得根据输出电压与给定电压的偏差的变P I参数组合,并经试验优化该P I参数组合。然后,通过硬件构成与软件设计两方面介绍了基于DSP控制的电励磁双凸极发电机系统的设计方法。最后,以一台30 kW发电机为例,设计了一套数字调压器,并进行了系统试验。实验结果表明,电励磁双凸极发电系统采用变P I参数的控制方法具有良好的动稳态特性。     

一种基于多维空间超球体的快速聚类算法

提出了一种基于多维空间超球体的快速聚类算法。这种算法结合密度聚类和层次聚类两种思想。首先利用密度聚类方法将小范围内的数据对象聚合成超球体,然后再按照层次聚类中的凝聚思想,根据超球体之间的位置关系产生最终聚类。实验表明,该算法对于数值型数据集不仅在效率、噪声敏感性等方面均有较好的表现,同时还可以通过诸如“双环测试”等带有刁难性的特殊测试集。以往,常常简单的以距离来刻画的数据间“相似性”,而所提出的快速聚类算法则改由超球体之间连接的紧密程度来描述这种性质。实验表明,这种修改使得算法的性能得到了很好的改善。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

基于遗传算法的无传感器永磁同步电机控制优化

基于实数编码遗传算法．实现对无传感器永磁同步电机(PMSM)控制器参数的选取和优化．速度的估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,以PMSM转子速度的测量值与估计值的偏差信号作为遗传算法自适应度求取的依据,实现协方差矩阵中参数的在线调整,节约了系统协方差参数的求取时间,提高了估计器的估计精度。基于dSPACE的快速控制原型工具验证了该方法的有效性。     

偏最小二乘和ANFIS在飞机燃油油量测量中的应用

分析了飞机燃油箱剩余油量测量系统具有变量多、非线性及变量间存在多重相关性的特点,指出单独采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive network-based fuzzy inference system．ANFIS)和偏最小二乘(Partial least- squares,PLS)解决飞机燃油箱剩余油量软测量问题均有各自的局限性。结合上述两种方法的优点,提出了一种基于PLS回归与减法聚类的ANFIS软测量模型。将其应用于预测飞机油箱燃油剩余的建模过程中,得到了比采用PLS回归方法更好的精度,从而证明了该建模方法的有效性。