F-K热着火模型的解析求解及其在舰船防火设计中的应用

利用解析方法对具有在无限大平面和无限长圆柱形状反应体系的F-K热着火模型的临界着火参数进行了求解,并对舰船上符合无限大平面和无限长圆柱形状反应体系条件的典型场所进行了最低耐温计算。解析求解及算例分析的结果表明:该热着火模型可通过解析方法直接求解,而不用复杂的数值逼近方法;在对具有简单几何形状的反应体系进行防火设计和火灾风险评估时可以直接应用F-K热着火模型进行计算,从而减去了复杂而繁琐的大型数值仿真工作。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

弹道参数的人工神经网络算法研究

将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度Ｈ、速度Ｖ和俯冲角λ的多层神经网络模型,用Ｂ－Ｐ学习算法,对弹道的射程Ａ和落下时间Ｔ进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。     

基于Matlab仿真的当前统计模型的参数校正

当前统计模型能真实地反映目标机动范围和强度的变化,是目前较好的实用模型。大量实验表明该算法在跟踪机动目标时具有良好的跟踪结果。然而实验中也发现该算法在跟踪具有加速度的目标机动情况时,其速度与加速度估计的动态时延明显位置误差较大,因此不能很好地实时反映目标的机动情况。因此需要进行新的调整参数的设定与比较,使其克服以上的缺点,文章借鉴强跟踪滤波器,在滤波器状态预测协方差矩阵中引入了加权因子并利用M atlab仿真技术,针对当前统计模型中对动态时延影响比较大的几个重要参数,进行了仿真对比和调整。跟踪结果表明:动态时延明显减小,位置误差大幅下降,达到了比较理想的跟踪效果。     

基于改进神经网络PID的永磁同步电机控制研究

永磁同步电机是高度耦合的非线性时变系统,针对传统的比例积分微分(proportion inte-gration differentiation,PID)控制方式不能完全发挥内置式永磁同步电机的最大转矩电流比控制响应快、精度高的优点,提出了 一种基于差分进化算法的优化神经网络对电流环PID参数进行整定的控制方法,采用Ma...     

滑翔飞行器气动外形与轨迹一体化设计优化

针对滑翔飞行器气动外形与轨迹一体化设计优化问题,提出一种基于序列代理优化的有效设计优化方法.为了获得滑翔飞行器的气动特性参数,提出了一种气动外形参数化建模方法,并基于非结构三角形面元法和流线追踪技术实现了粘性气动系数的计算.为了获得给定气动外形方案下的最大航程,采用自适应Legendre-Gauss-Radau伪谱法进...     

基于试飞数据的主燃烧室工作特性研究

针对实际飞行中主燃烧室稳定性评估,提出了工程化的燃烧室负荷参数,建立了基于来流参数的发动机主燃烧室稳定性表征方法;通过Gasturb标准发动机数据对采用该方法的燃烧室特性曲线进行了验证,同时基于试飞数据对某涡扇发动机燃烧室特性进行分析,发现随着高度和马赫数的变化,燃烧室特性在小范围内移动,且变化较小;发动机状态的变化对...     

基于粒子群算法的自动驾驶仪参数优化

基于线性解耦后的弹体俯仰通道数学模型,以系统稳定裕度为约束条件,以减小舵偏输入、改善系统响应为目的,结合粒子群算法寻求最优加速度计与质心距离参数,分别得出了静稳定弹体、静中立弹体、静不稳定弹体最优距离参数,采用扩展线性二次型方法设计经典两回路过载自动驾驶仪.仿真结果表明,基于粒子群算法设计的两回路自动驾驶仪在保持系统稳...