弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

随机共振原理在强噪声背景信号检测中的应用

动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 ,将在机械故障诊断领域展示诱人的前景     

一种带限信号重建和外推的方法

讨论一种新的高频重建的数值方法。此方法包括三步:首先将问题用傅立叶变换到频域;其次,用Tikhonov正则化方法求问题的正则解;最后用傅立叶反变换变回时域。它能充分利用卷积型积分方程的特性,计算复杂度低。文中给出算法,证明收敛性;还给出计算机实验结果。     

噪声情况下基于δ—K方法的费米体系数值反演

在文献[1][2]结果的基础上,给出了一个费米体系数值反演的超分辨处理方法。这种广义偏离算法是基于Tikhonov正则化技术,能够在算法中附加各种限制和先验信息,抑制噪声干扰,且计算的复杂性较低。     

使用检查维修工作模型的建立

RCMA是制订装备预防性维修大纲的系统方法,可用度是制订军械装备预防性维修周期的主要决策目标,对RCMA七种工作类型之一的使用检查工作建立了以可用度为决策目标的一般模型,举例给出了模型输出结果的特征和敏感性,对几种特殊情况进行了讨论,给出的模型可用于此类问题的维修决策。     

带有先验分布的Bayes统计抽样方案费用评价模型

以往在评价和比较几个统计抽样方案时,多从比较分析两种风险率入手,由于这种方法的局限性,往往不能得出满意的结论。本文利用Bayes方法,在给出先验分布及有关损失函数的条件下,从各种抽样方案的平均总损失入手比较几个可选方案的优良性。本文提供的与二项分布相对应的算法具有一般意义。示例所得结果也是令人满意的。     

基于卫星导航数据在线拟合星光折射模型方法

基于星光折射的自主导航系统结构简单、成本低廉,理论上能够实现对飞行器的高精度导航.但由于测量模型受大气参数不确定性的影响,使得该导航方法的精度及可靠性严重降低.根据飞行器处于低轨段的卫星导航数据,通过神经网络在线拟合星光折射模型,避免了大气参数不确定性的影响,提高了星光折射导航精度.通过仿真重点研究了星光折射模型的特点...     

流化H.264编码的数据并行方法

流模型是一种源于媒体处理的新型并行计算模型.然而H.264编码作为媒体处理领域中的重要应用,在与流模型适配时,却出现重要障碍,主要是由于相关性问题极大地限制了流化过程中数据级并行的开发.针对这个问题,首先根据编码算法分析了编码过程中遇到的相关性问题,然后为各主要编码模块分别提出解除相关性限制的数据并行编码方法.采用这些...     

温压战斗部爆炸冲击波对地下目标毁伤建模

针对温压战斗部对地下目标的冲击波毁伤问题,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件建立三维模型,模拟出炸药起爆以及冲击波在地下密闭空间中传播的全过程,得到了与实际密闭空间中温压炸药爆炸冲击波特性较为吻合的冲击波超压曲线,通过LS-DYNA自带的积分运算功能求得了相应的比冲量曲线,为下一步毁伤分析提供了数据基础.     

基于虚拟现实技术的极限军事训练

根据以往的军事训练经验,大部分官兵在极限条件下进行训练后,往往在之后的训练中展现出超出正常水平的效果,特别是人的智能和心理素质这两方面提升最为明显.但是相对的,极限条件下进行军事训练时,危险系数较正常条件下训练要更高.本文首先依据目前现有的极限军事训练内容体系,结合虚拟现实技术现有优势特点,从超常心理训练与超常智能训练...