电液负载模拟器的神经网络参数辨识

基于神经网络,提出一种根据参数上下界辨识系统参数的新方法。在建立电液负载模拟器模型的基础上,在待辨识参数的上下界内,使用神经网络对动态系统的参数进行辨识,找到一组参数使之满足对实际系统的最佳逼近,使系统在实际输入信号下能更好地复现实际系统的实际输出。并使用另一组实验数据检验辨识结果对实际系统的任意实际输入输出采样数据组的逼近程度。验证结果表明该辨识结果能很精确地逼近实际系统。该方法可用于一般复杂系统的实际参数辨识。     

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。     

一维钝体竖向拍振非线性涡激力识别

基于Scanlan经验非线性模型,推导一维钝体竖向涡激振动拍振响应.借鉴Wilkinson涡激力相关性函数,探讨节段模型拍振状态下气动参数、涡激力识别方法,分析相关性对涡激力识别的作用.以一大跨度桥梁主梁断面为例,识别气动参数及其非线性涡激力,结果表明在节段模型试验分析中考虑相关性作用后,可更准确地识别其非线性涡激力.     

跨声速风洞颤振试验模型激振与数据处理方法研究

简述了几种主要激励方法在颤振实验中的优缺点,分别用瞬态激励、有限带宽白噪声激励和单频激励进行地面模态实验,测量机翼模型的振动响应,并用STD、ARMA和复指数模态参数识别等时域方法识别固有频率和模态阻尼,通过与软件计算结果对比分析得知,实测的固有频率与计算结果吻合很好。     

基于模糊条件证据理论的雷达辐射源识别

基于不确定证据与不确定先验知识和谐的思想,利用模糊条件证据理论,给出一种融合模糊先验知识的新的雷达辐射源识别方法。首先,把雷达辐射源模糊观测数据表示为Dempster-Shafer（D—S）证据的随机集形式;然后,计算观测证据与模糊先验知识之间的和谐度;最后,利用模糊条件证据理论把需要融合的证据进行组合。这种方法可充分利用各种不同来源的信息,从而提高雷达识别的可靠性。     

某型机空中共振数据分析和参数识别

对于新研直升机,必须考虑旋翼与机身耦合不稳定性问题———地面共振和空中共振。以某型直升机作为研究对象,根据其飞行状态下实测载荷和振动数据对该型直升机空中共振情况进行了分析,并采用移动矩形窗方法识别了旋翼摆振模态的阻尼和频率,初步摸索了一套直升机空中共振实测数据分析和参数识别方法。     

一株产黑色素芽孢杆菌的分离与鉴定

从人的头发样品中筛选出1株产黑色素芽孢杆菌ZH168.对该菌株形态、生理生化特征、16S rDNA基因序列及全细胞蛋白电泳研究结果表明,ZH168菌株为枯草芽孢杆菌Bacillus subtilis.该菌产生的胞外黑色素在可见-紫外光区均有吸收,紫外区光吸收强,随着波长的减小,吸收增强,在210 nm左右有1个吸收高峰;红外光谱与合成的多巴黑色素很相近,具有黑色素吲哚结构的吸收峰.电子自旋共振谱是轻微不对称的典型单线一次微商波谱.综合以上结果确定该菌所产生的色素为黑色素.     

模糊最小二乘系统辨识——用于等精度测量

提出了一种新的系统辨识的方法--模糊最小二乘系统辨识法。它适用于处理等精度条件下测量得到的数据;同时,给出了一种确定测量数组中各次测量数据隶属度的方法,并进行了应用举例,所得结果与传统辨识方法结果比较,证明此法对提高系统辨识精度效果显著。     

N4SID辨识方法在航空发动机中的应用

针对在现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立系统动态模型的需要 ,本文研究了基于状态空间模型的数字子空间状态空间系统辨识 (N4SID)方法 ,并在某型双转子涡喷发动机非线性气动热力学模型的“小偏离”状态上进行了仿真实验 ,结论表明 :该方法可以较准确地辨识发动机“小偏离”状态时的系统模型     

导弹块对角控制器的组合设计法

利用小脑关节模型控制器 ( CMAC)神经网络辨识了导弹控制系统的几个重要空气动力参数,证明了估计误差、权误差有界,然后用解析逆解设计方法、模糊神经网络变结构控制方法设计了块对角控制器。仿真结果显示了该算法的有效性。