基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。     

求解非对称线性方程组的 s-BiCR算法

在BiCR算法的基础上,提出了求解非对称线性方程组的s-BiCR算法。首先,给出了s-BiCR的基本计算框架,介绍了算法基本原理及参数求解方法;其次,通过分析s-BiCR中剩余向量与方向向量序列的基本性质,推导出减少参数求解计算量的方法,并在此基础上提出了一种更为高效的s-BiCR算法;最后,证明了s-BiCR的正确性,即在第i步产生的近似解与BiCR第is步产生的近似解是一致的,同时,通过性能分析发现,s-BiCR的同步通信次数与访存次数明显少于BiCR,说明该算法具有很好的并行特性和数据本地性。大量实验验证了s-BiCR的高效性和正确性。     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

十二相同步发电机整流系统的数字仿真（I）──数学模型

本文对十二相同步发电机整流系统的动态运行进行了数字仿真研究,建立了以整流系统运行状态的分析为基础,用于描述十二相同步发电机—整流桥—负载系统动态过程的状态空间形式的数学模型。该模型既符合实际,又便于计算机仿真。本文提出的仿真方法也适用于三相、六相同步发电机整流系统。     

一种用于大闭环火控系统的脱靶量预测模型

本文以一组靶场试验数据为依据,分析了文献[1]——[6]中介绍的闭环校正算法在小样本多步预测时存在的问题,对靶场试验数据进行了统计分析,针对小样本多步预测问题建立了简单实用的脱靶量预测模型,并用不同的模型对靶场数据进行了仿真计算。结果表明,新模型对小样本多步预测问题是适用的。     

信息化战争条件下的战时经济统制

战时经济统制,是指国家为进行战争而采用的特定的经济体制及特殊的经济措施,是国民经济动员的重要方法之一。不同的战争规模对经济统制的规模、方式有着不同要求。根据现代战争的特点及形式,笔者认为战时经济统制主要分为以下两种。     

乘波构型高超声速滑翔飞行器大包线反步控制方法

高超声速滑翔飞行器在高速突防、快速打击等方面具有重要应用前景,是航空航天领域的重要发展方向。针对高超声速飞行器快速、大空域的飞行环境特性复杂、姿态控制系统适应性要求高的特点,建立高超声速飞行器姿态运动模型,采用解耦设计方法,利用块控反步控制理论设计姿态控制器。经证明和仿真结果表明,该方法严格保证闭环系统的Lyapunov稳定性,控制律设计具有灵活性,响应速度快,能克服气动参数变化带来的影响,鲁棒性较好。     

确定相对体制雷达对不同飞机性能的检飞标准

如何在不同检飞机型的条件下,检验防空导弹武器系统制导雷达的性能,是工程上亟待解决的技术问题。将实践经验和理论分析充分结合,本着经济实用的原则,提出了"对比检飞、等信噪比和等概率"的指标转换方法,确定了不同检飞机型的评定标准。通过实际应用,证明确定的标准切合实际。     

边防战术四步阶梯教学法

针对军校大学生对部队组织指挥战斗接触少,基础差,学习有难度的情况,总结探讨出一套由易到难,循序渐进,逐次提高的阶梯式四步教学方法。该方法重在诱发学生自学的积极性和创造性,以培养锻炼学生组织指挥战斗的综合能力,对提高边防战术教学质量,有一定的指导意义。