粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法

提出了一种基于粗糙神经网络的航空电子系统故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论进行知识规则的提取,用提取的规则对航空电子系统输出数据进行分类,再用神经网络对每一类进行辨识,最后用粗糙集分类结果与各个神经网络输出进行综合得到系统一步预测结果,将该预测结果与航空电子系统实际输出进行阀值比较,进而进行故障诊断.实际应用表明该方法可行并能够有效地检测系统故障,故障诊断率高.     

机载传感器智能管理方法的研究

机载传感器智能管理有利于提高我机平台的隐身性能和传感器的利用效率,使我机在空战中处于有利态势.阐述了机载传感器智能管理的问题、基本概念,给出了传感器管理需要研究的内容,提出基于模糊推理的机载传感器智能管理的研究方案;针对各传感器的工作特点,考虑战场态势因素,研究基于模糊推理的传感器智能管理模型;在此基础上进行传感器智能管理系统仿真和软件设计.     

航电传感器系统多源数据统计模型评估方法

提出一种基于统计模型的航空电子传感器多源数据评估方法。分析航空电子传感器量测数据可知,航空电子传感器部分量测数据直接或间接来自两个以上信息源,针对该类型的待评估数据,建立数据评估的统计模型,进而进行系统评估。仿真实验和实际应用表明:该方法能够进行航电传感器多源数据的评估,且取得了理想的评估效果。     

粒子群算法的弹道参数辨识方法

提出一种基于粒子群算法的航空武器气动参数辨识算法,该算法采用粒子群算法计算航空武器气动参数分段函数的分段边界点马赫数值,在此基础上采用实数编码遗传算法计算分段函数的多项式系数.采用该算法进行某型炸弹阻力系数辨识计算,计算结果表明:该算法可行,且计算的阻力系数精度高.计算结果已成功应用于某型航电火控系统的设计中.     

一种基于模型的系统设计方法

提出一种面向功能需求,基于模型的"V"型系统设计方法,通过图形化行为建模技术对系统功能进行分解,运用多种仿真和验证技术,在设计过程中实现对系统功能、行为以及与需求规范的一致性和完整性进行实时验证,及时发现并纠正错误,从而避免在产品的物理原型阶段或测试阶段才发现系统设计的错误.     

激光制导炸弹弹道拟合模型与算法

由于激光制导炸弹的弹道受控,其弹道复杂,采用传统炸弹弹道的拟合方法达不到精度要求。从抛物运动的角度提出了两种对激光制导炸弹弹道拟合的方法。第一种方法对一般的抛物运动标准解引入修正项实现对激光制导炸弹弹道的拟合。第二种方法对激光制导炸弹的攻击运动过程进行分析,然后,引入加速度修正项对激光制导炸弹弹道进行拟合。通过大量的仿真表明这两种方法的拟合精度均很高。相比较而言,第二种方法精度更高。