核动力装置人机系统可靠性数字仿真研究

对核动力装置人机系统进行了可靠性数字仿真研究,将人的因素和设备的安全性、可靠性、维护性及其它参数进行综合平衡,研制出可靠性较高的系统,并在其使用维护中获得最佳的有效性.     

测量深孔直线度的一种新方法

针对深孔直线度测量的实际问题,提出了一种新方法,建立了相应的物理和数学模型,并对测量模型的函数系统误差进行了计算分析。经三坐标仪实验验证,实际应用效果较好。     

基于衰减记忆的地形辅助导航算法

地形辅助导航是解决惯性导航系统定位误差随时间不断增大的缺点的重要方法之一。提出了基于衰减记忆的地形辅助导航算法,算法使用了一个新的相关算子,根据量测值存在的历史时间长短,对量测值赋以不同的权值,用一个递归表达式递归地计算相关值。该算法在提高定位精度的同时减少了计算量和存储空间,从而提高计算速度,并连续输出定位结果。仿真结果表明该算法的正确匹配率、均方根误差和圆概率误差均优于TERCOM算法。     

对数正态分布加速因子的Bayes估计

基于对数正态分布形式以及分布对数标准差不变的条件,运用Bayes方法对对数正态分布加速寿命试验条件下的加速因子进行分析。首先基于全寿命试验数据和随机变量函数分布的理论推导出加速因子的先验分布;然后由Bayes公式结合少量的现场截尾试验数据,得出加速因子的Bayes估计模型;最后给出实例进行说明。     

基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。     

融合遗传蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化算法

针对特定区域覆盖并密集重访的卫星星座优化设计问题,采用回归轨道和共星下点轨迹星座的设计方案,提出特定区域内重点地区权值排序覆盖并融合遗传蚁群算法优化求解卫星星座轨道参数的方法。分析区域覆盖星座的设计需求,建立回归轨道覆盖区域模型,利用遗传蚁群算法计算出最优轨道根数,使用共星下点轨迹星座求解算法求出所有星座参数。仿真实验结果表明优化设计的星座满足对于区域目标的覆盖时间和重访次数需求,并对重要地点按照权值排序进行了侧重性覆盖和重访,验证了算法的可行性。     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

玻璃瓶动态图像检测运动模拟平台

动态图像检测中,如何在指定位置快速而准确地捕捉到运动物体的图像是最基本的环节。试验验证图像检测装置的成像特性,成为动态图像检测研究的重要内容之一。以变频器控制电动机为核心,通过变频器内部参数编程和外部简单的辅助控制电路,构建了运动平稳、速度可调、具有自动保护功能的模拟平台。该平台适于动态图像检测中普通运动物体的快速模拟,已成功地用于玻璃瓶动态图像装置中,达到了预期目的。     

开放式自动测试系统软件设计

实现测试程序的可移植性、改善测试系统仪器互换性和提高ATS新技术注入能力是通用ATS研制的热点问题,遵循标准和实现开放式系统是解决问题的途径,软件系统是当前通用ATS实现开放性的制约因素.根据领域需求软件采用层体系结构模式,合理划分各层功能,在高层提供面向信号的编程接口,资源控制层提供了面向功能的接口,资源管理实现了系统对资源控制层构件开放的动态集成方式,实现了开放式的系统软件构架.     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。