基于ARM的LED指挥控制终端的设计与实现

LED显示屏是现代社会发布信息的一种重要方式,通过LED显示屏可以播放视频、文字等不同形式的信息,为人们传达最直观的视觉信息。随着科学技术的不断发展,LED显示屏的应用也日渐广泛,尤其是军事上的应用,比如基于LED显示屏的各种级别指挥控制终端的设计和运用,具有更为深入的研究价值。而ARM处理器是实现LED显示屏控制系统有效运行的基础,主要针对基于ARM的LED显示屏指挥控制终端系统的设计与实现的相关问题进行了探讨。     

多媒体城市“兵要地志”的研究

介绍了一种在“奔腾”微机上Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系统下ＶＣ语言实现的带有声音,照片,影像等多媒体功能的面向城市的“兵要地志”软件系统。首称介绍了多媒体城市“兵要地志”软件系统的结构和功能,然后叙述了实现该软件系统的几个关键技术、输入,存储和显示。最后,指出了多媒体城市“兵要地志”软件系统的发展方向。     

模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

内外干扰因素对液体火箭发动机的影响分析

在已有的液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型基础上,计算分析了单干扰因素对液体火箭发动机参数的影响,用非线性方法和小偏差方法对比分析了两个干扰因素分别和共同对发动机参数的影响。所得结论可用于泵压式燃气发生器循环的液体火箭发动机试验结果分析、可靠性及故障分析,也揭示了此类发动机参数随各种干扰因素的变化规律     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

浅谈平显自检画面

国军标ＧＪＢ１８９─８８虽然对平显自检画面作了规定,但随着国内不断引进国外平显,其平显画面的内容、状态、检测均在不同程度上发生了变化,通过对某引进工程平显自检画面的介绍,探讨其设计构思,实施状态以及使用中检测的显示质量保证、显示精度保证以及显示功能验证等方面的实用性。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

三维数据场可视化的视觉模型

通过建立视觉模型,把三维数据场３种常用的可视化方法──几何方法、颜色方法、体绘制方法有机地结合起来,发挥各种方法的优势,克服其不足,为最大限度地表现三维数据场的分布奠定了基础。     

非线性高频振荡燃烧的研究

用数值模拟的方法研究了液体火箭发动机高频振荡燃烧的形成和发展过程。气相控制方程用欧拉坐标系下的Navier－Stokes方程组描述，液相控制方程在Lagrangian坐标系下描述，并采用高压蒸发燃烧模型。从计算的结果可以看出，当燃烧室内发生高频振荡燃烧时，在喷注面附近和燃烧室收敛段这两个区域内压力的波动幅度较大；通过对压力、混合气体温度及速度在振荡燃烧情况下的比较，得出了振荡燃烧发生时发动机内部两相流场的脉动频率与燃烧室固有频率相耦合的结论。     

液体火箭发动机故障诊断的最优回归方法

提出了一种基于最优回归理论的液体火箭发动机故障诊断方法，可以在测量参数较少的情况下诊断出较多的发动机故障。当发动机故障不太严重、故障因素也不多时，得到比较满意的关于故障定位和故障大小的结果；在发动机故障比较严重的情况下，仍能得到比较好的故障定位结果；当存在多个故障因素时，诊断效能有所下降。结果表明本文所提方法在比较大的范围之内具有良好的效果。