某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制

针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。     

元任务插入的多星成像侦察任务聚类启发式算法

在多颗卫星协同执行侦察任务时,多星成像侦察任务聚类能够提高多颗卫星的整体侦察效率。根据卫星成像侦察元任务之间的聚类关系及约束条件,建立了数学规划模型,并提出了模型求解的基于元任务插入的启发式聚类算法,最后结合实例验证了算法的有效性。     

S-四嗪类高氮含能化合物的合成及性能

以3,6-对(3,5-二甲基吡唑)-S-四嗪(BT)为起始物,研究了S-四嗪类高氮含能化合物3-氨基-6-(3,5-二甲基吡唑)-S-四嗪(ADMPT)、3-肼基-6-(3,5-二甲基吡唑)-S-四嗪(HDMPT)、3,6-二氨基-S-四嗪(DATz)、3,6-二肼基-S-四嗪(DHTz)与3,3’-偶氮-(6-氨基-S-四嗪)(DAAT)的合成,经IR、元素分析、1HNMR、13CNMR等对其结构进行了表征和确认。对DHTz和DAAT的热分解性能进行了研究,由不同升温速率下的DSC实验获得了其热分解动力学参数。结果表明DAAT热稳定性好、能量高,在10℃/min升温速率下,DAAT在280℃开始分解,放热峰值330℃,放热峰的分解焓为1974.33J/g;DHTz在120℃开始分解,放热峰值159℃,放热峰的分解焓为1843.23J/g。同时,采用高温高压爆轰产物状态方程(VLW EOS)对DHTz和DAAT的爆轰性能进行了理论计算。     

聚钛碳硅烷的新合成法及其研究

从聚硅烷(PS)与钛酸丁酯。(Ti(OBu)_4)出发,不采用任何反应促进剂直接合成了含钛碳化硅纤维的先驱体聚钛碳硅烷(PTC)。在这一反应中,PS 首先裂解成含Si—C 骨架与Si—H 键的低分子聚硅烷(LPS)。然后,由LPS 中的Si—H 键与Ti(OBu)_4的反应以及LPS 的Si—Si 骨架裂解转化为Si—C 骨架的反应制得了PTC.本文对这种新合成法所涉及的反应过程进行了研究,并比较了新旧两法得到的PTC—1与PTC—Ⅱ的结构异同,报告了以新法制得的PTC—Ⅱ为先驱体得到的含钛碳化硅纤维的优良性能。     

基于决策图的轨迹运动趋势提取

在军事应用中,为了提取群体目标的整体运动趋势,提出了一种基于决策图的轨迹聚类来提取轨迹运动趋势的方法。该方法不需要预设参数,且聚类中心的个数既可以通过决策图人工确定,又可以通过数值检测策略自动确定,由此减轻了算法对领域知识的依赖,增强了算法的适用性。仿真实验表明:该方法能正确确定轨迹聚类簇,且对轨迹噪声有一定的抑制作用。     

固体氧化物燃料电池性能分析与实验研究

为了将固体氧化物燃料电池(SOFC)应用于密闭空间,首先基于Matlab/Simulink软件构建了SOFC一维分布式集中参数数学模型,并进行了仿真;其次,根据SOFC测试系统实验结果对SOFC的性能进行验证,得到了固体氧化物燃料电池的效率曲线、极化曲线、不同氧氮比时的伏安特性及效率曲线,从而确定了电池最佳工作效率点;再次,根据实验结果和仿真数据确定了电堆的最佳工作温度,并通过电炉加热和水冷却系统实现了电堆热管理;最后,研究了不同氧氮比对电池性能的影响。结果表明:提高氧氮比能小幅提升电效率。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

基于半监督谱聚类的通信网台识别方法

针对通信网台识别准确率较低的问题,提出了一种基于半监督谱聚类的通信网台识别方法。通过密度峰值的方法构造决策图,得到通信网的数目;在谱聚类算法的基础上,利用侦察方掌握的先验知识,通过成对约束信息更新谱聚类算法的相似度矩阵,提升聚类算法性能,得到最终的网台识别结果。实验结果表明,该方法可以有效地利用知识库中已有的成对约束信息,较好地完成通信网台识别。     

一种迷彩伪装效果评价指标权重分配算法

迷彩伪装效果评价的多指标权重分配多为平均分配或专家评判,难以客观、科学地评价伪装效果。提出了基于模糊聚类方法、结合信息熵和统计特征的多指标权重分配算法。该算法通过模糊聚类得到样本的分类结果,应用信息熵和统计理论计算各指标的权重分配。对以结构、纹理、颜色、二阶矩特征等为指标的迷彩伪装样本进行了权重分配实验,分析比较了专家评判法、熵权法和该算法确定的权重之间的差异,并通过实验验证了算法的有效性和科学性。     

Si(Al)C纤维先驱体聚铝碳硅烷的合成

采用低分子量固态聚碳硅烷和乙酰丙酮铝为原料,利用Si-H与乙酰丙酮铝之间的交联反应合成适于熔融纺丝的聚铝碳硅烷。研究了反应条件对产物数均分子量、软化点和组成结构的影响及交联反应程度与可纺性之间的关系。实验结果表明:随着反应温度的升高和反应时间的延长,反应程度提高,残余乙酰丙酮基减少,Si-O-Al交联支化结构增多,分子量和软化点增大,可纺性随之下降。当乙酰丙酮铝投料比为8%时,在370℃下反应4~6 h,可得到软化点为206~221℃,Al wt%=0.68%,具有良好可纺性的聚铝碳硅烷。