基于推力矢量控制的气体二次喷射混合流场实验研究

介绍用于固体火箭发动机推力矢量控制的气体二次喷射实验装置及实验方法;研究了气体二次喷射中喷射位置、喷射角度、喷射孔形状、喷射马赫数、喷射流量等诸多参数对混合流场弓形激波的影响;并对实测的弓形激波半径与激波理论分析方法求得的激波半径进行了比较,二者激波斜率基本一致。     

雷达网信息传输能力评估算法及仿真分析

基于对连通概率、时效性函数、误信率的具体界定，对雷达网的信息传输能力进行了系统的研究。提出了一种具有良好操作性的定量评估方法，并对传输时延动态估计算法进行了仿真。     

一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法

为了改进传统算法,利用支持向量的特性,提出了一种基于多支持向量机的增量式并行训练算法(PMSVM)。选择对分类超平面有影响的样本点作为支持向量,以增加单个分类器的训练时间为代价换取整体训练和分类的精度。考虑到训练样本的分布对最终结果的影响,加入反馈向量进行适当的重复训练,以调整各分类器的学习性能。通过在测试数据集上进行的实验表明,该算法与批学习增量BSVM算法相比,在提高训练效率和分类精度的前提下,大大降低了训练时间。     

航空发动机的支持向量机自适应PID控制

首先介绍了支持向量机(SVM)的原理, 建立了支持向量机回归(SVMR)模型.将SVMR与基于支持向量机的控制器相结合, 组成自适应PID支持向量机控制(SVMC)系统.最后用于某型航空发动机, 通过在选定的设计点处进行控制系统的设计, 利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性, 使控制系统在发动机偏离设计点工作时控制系统仍保持很好的性能.为通用非线性控制提供了一种新的控制思路.      

基于图像处理自动调焦方法的稳定性研究

本文对几种常用的图像聚焦评价函数进行了比较、研究,并在此基础上针对由于图像噪声导致评价函数不稳定,调焦重复精度不够的现象,首次提出了调焦区域选择,图像预处理,改进算法,曲线拟合四项措施结合来提高调焦重复精度.     

智能电子花样机控制系统设计与仿真

嵌入式系统软硬件协同设计技术对于提高研发效率及系统质量非常重要.在分析智能电子花样机嵌入式系统结构与特性的基础上,重点研究了电子花样机机电系统的运动控制方法与仿真原理.进而,设计并开发了电子花样机机电控制系统仿真环境,该仿真环境有助于电子花样机主控系统的开发、调试以及正确性验证.     

基于虚拟机的一种移动代理安全策略

主要研究在普适计算环境下移动代理的安全机制,提出了一种主从模式下代理密钥协商的协议,此协议实施的关键是使用指令系统可变的虚拟机.这种虚拟机可被动态生成,并且每次都使用不同的指令系统,以此来保证恶意宿主不能在短时间内获取会话密钥的信息.通过模拟攻击测试验证了此移动代理安全策略的有效性.     

光纤通道节点端口状态机的分析、建模与仿真

随着航电系统的发展,传统的通信网络已经不能满足发展需要,光纤通道(FC)技术已成为航电系统新一代高性能网络的研究方向.研制机载FC网络,其中一个重要环节是FC协议分析,FC节点端口状态机作为FC-2层中最为基础但最为复杂的功能块需要重点突破.分析了FC节点端口状态机的状态组成,基于0PNET Modeler仿真软件,说明了FC端口状态机的建模和仿真结果,通过仿真分析为下一步深入研究FC协议积累了一些理论基础.     

Research on Maintainability Evaluation Model Based on Fuzzy Theory

分析了产品维修性影响属性,给出了维修性属性值与权重的确定方法;提出了基于相对接近度的维修性模糊评价方法。以虚拟环境下产品维修过程为研究对象,在分析产品各可更换单元的维修作业的基础上,建立了产品维修性评价模型。最后结合民机主起落架系统给出了应用实例,结果表明该模型适用于产品维修性的定性评价并且能够支持维修性并行设计。     

Interactive Multi-objective Optimization Design for the Pylon Structure of an Airplane

The pylon structure of an airplane is very complex, and its high-fidelity analysis is quite time-consuming. If posterior preference optimization algorithm is used to solve this problem, the huge time consumption will be unacceptable in engineering practice due to the large amount of evaluation needed for the algorithm. So, a new interactive optimization algorithm-interactive multi-objective particle swarm optimization （IMOPSO） is presented. IMOPSO is efficient, simple and operable. The decision-maker can expediently determine the accurate preference in IMOPSO. IMOPSO is used to perform the pylon structure optimization design of an airplane, and a satisfactory design is achieved after only 12 generations of IMOPSO evolutions. Compared with original design, the maximum displacement of the satisfactory design is reduced, and the mass of the satisfactory design is decreased for 22%.