基于改进的支持向量聚类的雷达信号分选

基于支持向量聚类,提出一种新的针对未知雷达辐射源信号分选的算法.该方法在原有支持向量的基础上,在聚类标识阶段通过用支持向量点代替原来的全部样本点来进行聚类分配,减少了关联矩阵的规模,从而有效节省了聚类分配的时间,提高了运行速度.同时结合合并同类聚类中心算法有效缓解了核函数的参数q对聚类结果的影响,使得聚类精度有了一定的...     

星地混合通信系统中的天地一体波束形成技术

对星地混合通信系统中的天地一体波束形成技术进行了初步探讨。说明了研究该技术的重要意义,对地基波束形成和天基-地基混合波束形成这两种实现架构进行了分析,并讨论了上行和下行自适应波束形成算法、馈电链路传输多路复用、远程误差效应校正等关键技术。     

集成控制双绕组高速电磁阀的设计与仿真分析

给直动式电磁阀增加加速启动线圈,辅以集成控制电路,研制出一种具有较高附加值的集成控制双绕组高速电磁阀。试验表明：电磁阀最快开启时间为2．8ms,关闭时间小于2ms,具备明显的响应与结构优势。动态响应仿真分析表明：在加速线圈的作用下,电磁阀启动电流迅速上升至磁场饱和;进入维持打开模式后,磁场仍趋于饱和,维持电流高于释放电流,电磁阀仍有降耗的空间。     

基于BP网络模型估算反舰导弹保障费用

运用神经网络的改进BP算法建立了反舰导弹的综合保障费用估算模型,并对典型的反舰导弹保障费用进行了估算,验证了所建模型的有效性和可行性。     

利用能量/动量飞轮的偏置动量姿态控制系统

研究偏置动量姿态控制系统中的集成能量与姿态控制问题。利用一对正 反转飞轮提供偏置角动量并同时储 /放能以满足星载设备的能源需求。滚动 /偏航运动由俯仰轴磁矩控制。设计了力矩形式的飞轮的控制律 ,使之提供期望的俯仰控制力矩 ,并以给定的功率储 /放能。保持两只飞轮正 反转可以完全避免飞轮控制律中的系统奇异。提出了利用动能反馈的飞轮储能功率规划方案 ,以使系统维持能量平衡 ,避免由于能量过剩引起的飞轮饱和。飞轮的最小转动惯量受最大偏置角动量和最小能量的限制 ,结合几何方法对这种限制条件进行了分析。数值仿真结果证明了控制方案的有效性。     

结合多体动力学先验知识与核方法的位标器性能预测技术

位标器的性能与特征参数之间存在着非常复杂的非线性映射关系,且由于装调工艺复杂,测量手段昂贵,位标器实际测量数据较少。如何在小数据的情况下实现对位标器性能的精确求解,是准确预测位标器装调性能的关键。提出一种结合陀螺动力学先验知识和核方法的位标器装配性能预测方法(A-LPSVR)。通过构建陀螺Adams动力学模型以缩小解空间范围。使用仿真性能值和真实装调性能值的差值训练支持向量回归模型,得到最终的位标器性能预测模型。实验结果表明该方法所构建的模型预测准确性与泛化性能要优于现有模型,能够在测量数据稀缺情况下实现位标器陀螺仪性能的精确预测。     

飞机着陆调度的到达时间优化

机场终端区常常是整个运输网络的瓶颈,对到达交通流的优化可以有效的提高系统运行效率。本文研究了在着陆顺序已经确定的情况下,对到达航班流的预计着陆时间优化问题。建立了线性规划优化模型,提出了一种启发式算法。两种方法的对比计算分析表明:启发式算法在结果上与优化算法很接近,而且更为重要的是,它能更好的满足现实空管的复杂约束要求。     

冲压发动机进气道掺混段与弹体内外流场一体化数值模拟

采用二阶迎风隐式TVD格式分区求解可压缩N-S方程,数值模拟了导弹、进气道和掺混段内外流一体化通气模型的复杂流场.本文给出了掺混段出口压力与来流压力比为P/P∞=3.5,4.2和4.9情况的数值模拟结果.并分析了流场特性及激波波系结构,总压恢复系数σ和流量系数ψ.同风洞试验结果进行比较,表明计算结果是合理的.文中还对该CFD分区计算内边界处理所采用的数据结构进行了阐述.     

基于MCM&SOC方案的微惯性器件系统集成技术综述

近年来,在航空航天、武器装备、高端工业等领域的制导、控制等应用需求的牵引下,微惯性器件的尺寸、质量与功耗(SWaP)指标不断提升,配套电路由PCB逐步升级为ASIC。综合工艺复杂度、成本、性能潜力等因素,基于MCM和SoC的MEMS结构与ASIC系统集成方案逐步成为目前的主流选择。介绍了主流微惯性器件MEMS结构与ASIC的MCMSoC系统集成技术现状,并对各集成方案特点进行了分析对比。此外,对微惯性器件MEMS与ASIC系统集成的关键技术进行了总结。最后,简要分析了国内外差距并展望了下一步发展趋势。     

绿色作业车间机器与AGV的集成调度研究

针对加工资源和运输资源集成下绿色作业车间调度问题,通过研究生产车间综合能耗模型,建立了机器和自动导引小车(Automated guided vehicle,AGV)集成调度下多目标优化模型。提出一种改进分布估计算法(Improved estimation of distribution algorithm,IEDA)对模型进行求解。首先,采用优良种群作为样本学习来构建概率分布模型以提高IEDA的全局搜索能力;然后基于一种类似激素调控机制的速度冷却控制方法设计出新的模拟退火函数,并将其融入到分布估计算法中以提高IEDA的局部搜索能力。最后通过数值实验来验证所提模型和算法的可行性和有效性。