一类具免疫时滞的HIV模型的动力学性态分析

研究一类具有时滞和免疫反应的HIV模型。首先通过分析特征方程研究了平衡点的局部稳定性以及Hopf分支的存在性。然后利用规范型理论和中心流行理论得到了确定Hopf分支方向和分支周期解稳定性的计算公式。接着讨论了无病平衡点的全局稳定性。最后通过数值模拟说明了所得理论结果。     

基于性能的装备采购合同商选择研究

根据基于性能的装备采购目标,在考虑合同商满足军方提出的性能指标的基础上,从合同商的资质、生产技术能力、装备价格成本、装备保障性能、管理运营情况和双方协商沟通水平等方面建立了合同商选择评价指标体系,并运用层次变权综合决策方法进行综合评判。案例分析表明：该方法能充分反映决策者的意愿,使合同商的选择更好地满足基于性能的装备采购的需要。     

升力式飞行器对地面固定目标攻击方式研究

通过对变结构导引下升力式飞行器直接撞击目标和制导炸弹攻击目标两种攻击方式的仿真计算,发现升力式飞行器直接撞击时虽然能够进行大范围机动,但是攻击目标单一、命中速度低,而制导炸弹攻击时,虽然能够攻击多个目标,命中速度高,但是打击范围小。综合两种方式的优点,对一种组合方式攻击进行仿真计算,发现采用该方式攻击不但能够通过大范围机动对多目标实施打击,而且还能保证较高的命中速度,验证了该组合攻击方式的可行性。     

基于ABA处理和幅度加权的频率捷变单脉冲雷达角闪烁抑制技术

针对频率捷变幅度加权角闪烁抑制方法进行改进,提出了一种基于ABA(amplitude-based angle)处理的幅度加权角闪烁抑制方法。首先将单个脉冲测角的结果限制在一定范围内,然后对多个脉冲测角的结果进行幅度加权,仿真表明这种方法在各种信噪比条件下的角闪烁抑制性能都要大大优于常规的幅度加权方法。     

一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计

研究一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计,其系统中的不确定时滞项不是简单的线性有界条件,而是允许其存在高阶项,因此具有全局特性．在控制器的设计上;首先通过选取合适的径向基函数（RBF）神经网络的权向量去逼近时滞系统中的未知连续有界部分;然后在RBF神经网络输出的基础上,选用一个鲁棒自适应控制器来趋近时滞系统的不确定部分;同时,利用Lyapunov稳定性理论对混沌同步的条件给出了论证;最后,数据仿真的结果表明该方法的有效性．     

Lotka-Volterra捕食方程的Hopf分岔研究

对于具有有限时滞的Lotka-Volterra捕食方程,选用时滞作为分岔参数,得到模型的局部稳定性条件和系统的Hopf分岔值。利用中心流行定理和正则化方法,得到Hopf分岔的方向和周期解的稳定性。     

制导炮弹非线性滑模控制器设计

为了提高制导炮弹的精确打击能力,研究了一种非线性滑模变结构控制器。利用近似最优控制理论确定了非线性滑模面,并设计了舵面的控制律,使得系统状态快速达到并保持在滑模面,采用指数趋近律和饱和函数减轻了滑模控制带来的抖振,实现对控制指令的跟踪。仿真表明,设计的非线性控制器能有效处理制导炮弹的非线性耦合问题,快速响应控制指令,并且在气动参数摄动时体现出较强的鲁棒性,具有良好的工程应用前景。     

基于变结构导引律的UCAV自主轨迹控制

研究无人作战飞机的自主轨迹控制问题.在一定假设条件的基础上,推导出无人作战飞机的三自由度运动模型;将变结构控制理论运用于无人作战飞机的导引,推导出变结构导引律;在自主轨迹控制算法中,由变结构导引律根据期望轨迹点计算出状态的期望值,并将该期望值与由运动模型得到的状态实际值之间的误差来驱动控制,自主轨迹控制控制的过程就是这个误差收敛到零的过程;仿真结果表明该自主轨迹控制算法能够快速地使无人作战飞机达到预定的轨迹点,且控制过程中控制量的变化平稳,具有良好的效果.     

多输入离散变结构控制

对多输入离散变结构控制进行了研究 ,提出了等式到达条件下的多输入组合控制策略 ,这种控制策略的数学形式简单 ,易于实现 .仿真结果显示 ,该控制策略使系统具有较好的动态性能 ,优越于不等式到达条件下的控制律     

UAV时变编队控制技术研究综述

UAV作为典型无人作战平台,是新质作战力量的代表,其引起众多军事大国的重视以及许多高成本理论研究。其中,UAV编队作战的模式具有较高的作战效能和应用价值,受到众多学者的广泛关注和研究。为准确把握当前UAV编队作战研究动态及进展,首先介绍国内外相关的典型项目和研究进程。接着归纳总结当前单UAV以及编队控制的相关控制技术和其优缺点。之后分析出目前UAV编队飞不稳、易坠机和稳定性差的原因主要是受外部扰动和通信时滞的影响,并归纳相对应问题的解决方法。最后对UAV时变编队控制技术的研究进行总结和展望,为进一步研究UAV编队飞行控制稳定性奠定基础。