基于仿真和实验的火炮射弹当量系数研究

火炮射弹当量换算系数是确定火炮身管寿命的关键参数,当量换算系数的计算目前是国内外火炮寿命研究领域的一个难题.有限元仿真分析可计算出实验无法或难以测量的数据,通过实验拟合出炮钢磨损速率的数学模型,结合有限元仿真计算和内弹道公式编程计算的结果,来计算火炮射弹当量换算系数.试验结果证明该方法计算的当量换算系数精度较高,能够满足实际使用要求.     

离散滑模预测控制的鲁棒性

采用单步预测的思想对滑模预测控制算法进行简化,分析其鲁棒性机理,并将它与传统离散滑模控制设计方法的鲁棒性机理进行对比研究,给出了闭环系统的鲁棒稳定性证明。结果表明:传统离散滑模控制方法通过在控制律中引入不确定性上界值以克服不确定因素的影响,虽然能够保证系统的鲁棒性,但同时必然导致过度补偿,从而加剧抖振。而滑模预测控制采用反馈校正与滚动优化相结合的方法以保证系统鲁棒性,从原理上避免了抖振现象。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

无人动力伞建模及预测控制

建立了无人动力伞6自由度控制模型,依托该模型分析了系统的动力学特性与动态性能,阐述了基于预测控制算法的无人动力伞系统飞行控制律,并在实际飞行条件下,验证飞行控制系统的控制精度。     

基于神经网络的弹药消耗预测

针对弹药消耗预测问题,运用一种改进的BP神经网络预测方法。预测时对样本数据进行了预处理,并在时序训练样本中引入了遗忘因子,以提高当前预测的精度,以及在权值调整过程中,引入"惯性项",以改善学习收敛过程。     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

基于马尔可夫预测的低消耗弹药库存仿真建模分析

应用马尔可夫方法的无后效性原理,建立了低消耗弹药库存的预测模型,为该类弹药的年度供应提供依据。在模型建立的基础上,对其仿真算法进行了描述,并应用计算机进行了仿真实现。     

基于支持向量机的末敏弹命中概率预测研究

用传统的机器学习方法进行末敏弹命中概率预报建模存在泛化能力难以保障、训练速度慢等一些困难。本文对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍,探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法。通过实例中的应用,该模型显示了泛化能力强,训练速度快,便于建模等优点,有良好的应用前景。     

储运过程反应失控型火灾爆炸事故的预测与防范

储运化学活泼性物质时易发生反应失控型火灾爆炸事故,其危险性随着容器的增大和储运时间的增长而增加.介绍一种储运容器中反应失控火灾爆炸事故危险性预测的方法,预测结果与实际情况具有良好的一致性,并对预防事故的冷却方法进行了实验研究.     

目标图像状态噪声容许范围内的满意跟踪研究

利用满意估计的思想,在图像状态噪声容许范围内,对图像波门中心进行预测,以使在整个图像跟踪过程中,目标穿越波门的滞留度满足预定要求.在求取满意估计的滤波增益时,运用了线性矩阵不等式(LMI)方法,并用Matlab-LMI计算软件求解.