共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
为了降低导弹行进间发射时车体的强烈振动,提出了利用磁流变阻尼器进行半主动控制的方法。首先,对采用垂直发射方式的导弹发射车悬架系统进行了简化,建立了四自由度振动模型,推导出悬架系统的状态方程。然后分别考虑发射车在恶劣路况下的行驶以及行进间发射2种工况,利用磁流变阻尼器提供控制力进行了线性最优二次型振动控制。最后编写了控制程序并进行了仿真计算。结果表明,实施半主动控制后,2种工况下车身的振动得到了较好的抑制。 相似文献
4.
针对传统萤火虫算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,将传统的固定搜索步长修改为与个体分布密度相关的自适应调整步长,提出了自适应步长萤火虫算法。将自适应步长萤火虫算法和BP神经网络结合,通过自适应步长萤火虫算法寻优,获取BP神经网络最优的权值和阈值,并将其作为BP神经网络的初始参数进行训练,以提高BP神经网络的训练精度和速度。以弹道导弹突防效能评估为例,构建突防效能评估指标体系,建立基于改进BP神经网络的弹道导弹突防效能评估模型。算例分析和仿真试验表明,采用自适应步长萤火虫算法优化的BP神经网络计算结果准确率高、收敛性强,在弹道导弹突防效能评估中具有推广应用价值。 相似文献
5.
针对涡轮增压器转速实车测量中存在安装困难、精度低的问题,提出了利用RBF神经网络和BP神经网络估算涡轮增压器转速的方法。分别建立了基于RBF神经网络和BP神经网络增压器转速估算模型,通过与台架试验测试样本比较,模型误差分别2.25%和2.27%。同时,RBF神经网络较BP神经网络,具有训练次数少,收敛速度快、结果稳定的优点,更适合实车涡轮增压器转速估算。 相似文献
6.
7.
针对磨削表面粗糙度传统BP(Back Propagation)神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射(Acoustic Emission,AE)信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示:改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。 相似文献
8.
舰船磁场建模常采用的方法有谐波分析、磁体模拟和有限元等方法,但普遍存在通用性不强和计算复杂等缺点.为了方便快捷地对舰船磁场强度进行估算,通过梳理影响舰船磁场强度的主要因素,利用神经网络的方法建立估算模型,网络学习采用MATLAB环境下的改进BP算法,网络训练时间短,从仿真的结果来看,估算模型具有估算精度高、通用性强的特点,补充了舰船磁场建模方法. 相似文献
9.
10.
11.
针对水下平台水下对抗作战量化验证评估困难、指导机动规避作战模型欠缺等问题,设计了一种基于大数据学习的水下对抗预测模型。首先进行水下平台水下对抗建模,基于蒙特卡洛方法执行若干轮次仿真获得规避概率数据集;同时,为解决海量仿真下时间效率不佳的问题,提出利用BP神经网络预测算法进行数据学习,提供准确、快速、可视化的对抗结果。试验结果表明,在本文设定的试验环境下,基于BP神经网络预测算法的平均预测误差为7.28%,可有效对水下平台规避概率进行预测,为指挥员指挥决策提供数据支撑。 相似文献
12.
13.
14.
周燕艳 《海军工程大学学报》2011,(6):40-43
传统的BP神经网络算法已被有效地应用于处理RoboCup中防守策略,但是它具有最速下降法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点.针时该问题提出了一种改进的BP算法,通过增加附加动量项对BP算法进行了改进,并将之应用于离线的防守学习.随后,在RoboCup环境中与传统的BP算法进行了比较,结果表明:该方法可有效提高收敛成功率. 相似文献
15.
16.
17.
18.
19.
MRF阻尼器结构简单、体积小、能耗低、反应迅速且阻尼力可调范围广, 已经成为新型履带车辆半主动悬挂系统优先选择的方案。基于磁流变液体本构关系的Bingham模型,对影响车用磁流变减振器的阻尼力的各种因素进行了综合分析。对自行研制的双出杆剪切阀式磁流变减振器进行了实验研究,获得了不同振幅、频率、电流强度下的阻尼力变化曲线,从不同的侧面获得了MRF阻尼器的动力性能。结合Hrovat限界最优半主动控制算法和车辆悬挂系统振动的半主动控制策略,仿真分析了磁流变阻尼器对整车振动的控制效果,并与LQR控制结果作了比较。 相似文献
20.
为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高. 相似文献