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831.
针对复杂激励条件下的振动控制,对Jiles-atherton模型的磁致伸缩作动器在双层隔振系统中的主动控制进行了研究。以传统滑模控制为基础,提出一种柔性神经网络滑模控制算法。用正则化方法设计控制器的切换矩阵,建立神经网络权值和柔性映射参数更新学习公式,并将该控制策略应用于双层隔振系统的振动主动控制中。通过单频、多频及随机信号激励进行仿真研究,结果表明:柔性神经网络滑模控制器具有较强的鲁棒性,具有较好的控制效果。  相似文献   
832.
针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。  相似文献   
833.
针对超短波信道传播条件复杂,缺乏相关成熟方法和模型的现状,对当前国内外现有超短波信道模型和建模方法进行了梳理、总结和归纳。简单介绍了超短波传播特性、信道参数以及现有模型,重点梳理了在不同应用场景下,可用于超短波信道建模的方法。然后,针对基于随机传播图理论的方法进行了重点介绍,总结了基于信道参数的模型验证方法。最后,针对不同的超短波应用条件,对相关的方法进行了展望。  相似文献   
834.
为提高防空武器系统对空袭目标的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性较差的问题,提出了将航迹坐标数据转化为图像,利用深度神经卷积神经网络进行航迹模式分类的方法。针对航迹数据直接转化为图像时存在机动幅度不明显或过大的问题,提出了有效解决方案。基于CAFFE平台进行了大量仿真实验,确定了适宜于航迹模式分类的深度卷积网络结构和网络参数。实验结果表明,该方法能有效提高蛇形机动航迹识别的鲁棒性。  相似文献   
835.
运用动态静态结合的方法以及厂家测试数据、查阅外军资料等手段获得多功能相控阵雷达指标参数,采用BP神经网络建立威力评估模型。研究表明:所建立的BP神经网络多功能相控阵雷达威力评估模型具有很高的评估精度,可以很好地反映雷达二级指标和雷达威力之间复杂的非线性关系,为多功能相控阵雷达威力评估提供了一种准确有效的方法。  相似文献   
836.
三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。  相似文献   
837.
周雷 《国防》2016,(4):17-19
当前,军事传播作为新的战斗力增长点,战斗特性日益呈现,并已经在外军得到了充分证实。新形势下,将军事传播纳入能够打赢信息化战争、有效履行使命任务的中国特色现代军事力量体系是题中应有之义。  相似文献   
838.
信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法,该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷,基于Tent映射提出混沌双扰动的思想,并加入粒子群算法的进化过程,实现对粒子群算法的改进;之后,利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值,建立目标威胁估计模型和算法;最后,将该方法应用于实例中进行仿真,结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。  相似文献   
839.
为了实现岛礁附近波浪实时仿真,结合 Gerstner 波和水波动力学知识,提出了一种能够模拟波浪卷曲和折射绕射现象的波浪建模与绘制方法。首先,建立 Gerstner 波参数随水深变化关系,构建模拟波浪卷曲过程的几何模型;然后,定义岛礁地形对波浪传播的阻障和遮挡系数,并据此修正波浪传播的波向和波高,实现折射和绕射现象的仿真;最后,应用着色器缓存技术完成计算的硬件加速,并构建了基于视点的波浪传播多分辨率绘制策略。实验结果表明,该方法对波浪的卷曲和折射绕射现象取得了较好的仿真效果,绘制效率能够满足实时性要求。  相似文献   
840.
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