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为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。 相似文献
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基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力. 相似文献
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某型火箭弹对巡航导弹毁伤概率仿真分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对巡航导弹目标特性分析,论述了目标易损性和毁伤机理(包括破片战斗部对目标的击穿概率模型)。利用破片初速及存速计算模型,分析了战斗部爆破后破片速度衰减规律,并做了模拟仿真,为火箭弹战斗部设计及毁伤效能评估提供了理论依据。最后根据射弹散布规律及毁伤原理建立了毁伤模型,并以某型火箭弹为例,对毁伤概率模型进行了仿真分析。仿真结果表明:该方法为火箭弹战斗部设计和提高对巡航导弹毁伤概率提供了参考。 相似文献
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