基于驾驶员意图的AMT车辆控制研究

针对AMT车辆控制规律不变,不能适应驾驶员意图和行驶环境变化的情况,提出了以油门开度来反映驾驶员的意图,采用转速信号作为离合器接合过程的控制参数,使起步和换档过程中离合器的接合速度可随驾驶员的意图而变。对突然加减油工况,以修正油门开度的新方法来修正换档规律,有效解决了AMT车辆在该工况下的意外换档问题。试验表明,这种方法简单,能准确识别驾驶员的意图并采取相应的控制策略,提高了自动变速车辆的使用性能。     

单板纳星电源系统能量平衡仿真

能量平衡是微纳卫星电源系统设计和考核的重要要求,在地面通常通过数值仿真进行评价。介绍单板纳星电源系统结构和特点;分别对太阳电池阵、蓄电池组和卫星负载进行数学建模;结合卫星姿态动力学进行能量平衡仿真,仿真结果可以实时反映卫星的功率变化、电池容量和能量平衡情况。电源系统在轨试验数据与仿真结果基本一致,证明所建模型是正确的,仿真方法有效。     

高功率微波TM01模式移相器

研制了一种新型的TM01模式高功率微波移相器,这种移相器通过两个十字交叉圆极化器结构可以将高功率微波输出相位进行0°~360°的调节。对构成这种移相器的TE11圆极化器及移相器的电磁特性通过电磁仿真软件CST进行了仿真,仿真结果表明此移相器可以对1.75GHz的TM01模式进行0°~360°调节,并且误差不超过1°,在0°~360°调节范围内的传输效率均大于97%,且功率容量大于4.3GW。     

卫星光电无源对抗技术

卫星光电无源对抗技术是空天攻防对抗的重要组成部分,介绍了卫星系统存在的固有缺陷,针对这些缺陷,分析了可以采用的卫星光电无源对抗技术.     

MFSK/FFH系统分集合并算法性能对比研究

推导了部分频带干扰最佳干扰系数表达式并进行了仿真验证,描述了多进制频移键控/快跳频(MFSK/FFH)系统、衰落信道和分集合并算法模型,在最坏部分频带干扰和衰落信道下,仿真对比了MFSK/FFH系统采用线性分集合并、限幅线性分集合并、自归一分集合并、排序统计自归一分集合并、乘积分集合并5种分集合并算法时的误码率性能,结果表明:在最坏部分频带干扰和衰落信道下,线性合并性能较差,其他4种算法性能较为相似,Rayleigh衰落信道中排序统计自归一分集合并和乘积分集合并算法性能最优。     

基于RBF神经网络的导弹自动驾驶仪故障诊断

系统地分析了某型导弹自动驾驶仪的结构功能,在此基础上提出了采用RBF(径向基函数)神经网络对自动驾驶仪进行故障诊断的方法;提出了用Gauss(高斯)函数对获取的数据进行归一化处理的方法,再用处理后的数据训练RBF神经网络。实验结果表明,训练后的神经网络能快速、准确地诊断自动驾驶仪的故障,为自动驾驶仪的故障诊断提出了一种新的方法。     

基于灰色神经网络的装甲器材需求量预测

分析了装甲器材需求量影响因素,将灰色预测与神经网络预测方法相结合,建立了装甲器材需求量预测的灰色神经网络计算模型。该模型具有灰色系统的少数据建模及神经网络的精度可控性等优点,能较好地解决目前装甲器材需求预测精度不高的问题,可为装甲器材管理部门制定订购、调拨计划提供决策依据。     

公路隧道火灾探测器选型试验研究

为了更好地指导公路隧道的设计单位、建设单位科学合理地选用火灾探测器,组织开展了隧道实体点火试验,结合实际设计了明火、污染、移动火盆和烟火4组试验,对3种火灾探测器的报警时间和报警准确性进行了试验研究,并对试验结果进行了分析,认为火焰探测器适于在山西省公路特长隧道和长隧道中使用。     

大数据时代方法理论研究初探

当前对于大数据时代的到来并无太大争议。但是,对于大数据方法理论的研究,仍处于起步阶段。作为重“利”轻“理”的商业领域,主要任务是从大数据价值挖掘中获利。虽然有人从商业创新、思维创新、科技创新和社会透明等角度,阐述了对大数据问题的认识,但并未将认识上升到一般研究的方法理论层面。这就出现了一种矛盾——虽然提出了“大数据时代”,但是并未给这个时代提供普遍意义上的大数据研究方法理论。     

多普勒雷达测速信号滤波方法分析

针对四波束多普勒雷达测速信号的特点,提出了适用于光纤捷联惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航系统应用的多普勒雷达测速信号滤波方法.分别分析了卡尔曼滤波、经典数字滤波和小波变换滤波方法在从含有噪声和野值的多普勒雷达测速信号中提取出原始信号的特点,并对实际跑车试验中测得的多普勒雷达测速数据进行了滤波处理.结果表明:小波滤波方法在降噪以及剔除野值方面性能更好,更能适用于组合导航中对多普勒雷达测速信号的精度要求.