基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。     

基于模糊时间序列的时变动态系统模糊建模

要想建立结构不确定、参数时变的动态系统的模型是很困难的。改进了Song Chisson的模糊时间序列方法,并成功应用于时变动态系统的辨识与建模和自适应控制。仿真结果表明该方法计算量小,实时性好,能很快地跟踪系统的变化。     

交流异步电动机直接转矩控制系统的一种新型设计方案

将模型参考自适应控制、滑模变结构控制和人工神经网络控制应用到交流异步电动机的直接转矩控制系统中,从而可以改善系统的动态和稳态性能,提高了系统的鲁棒性.     

次优Sage滤波器的改进措施

针对次优Sage自适应卡尔曼滤波器存在的不足,提出了两种改进措施:通过对滤波器发散的综合抑制,提高了滤波器的数值稳定性;设计了一种新颖的附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了针对结果偏移现象,提高了滤波精度。     

飞机结构疲劳可靠度贝叶斯组合预测

在实际工程中,常常需要利用模型去描述和分析问题。然而模型亦存在不确定性,即可能存在多个描述同一现象的模型,例如多个疲劳分析的模型。针对飞机结构的疲劳可靠性问题,提出在考虑三种裂纹扩展模型下基于贝叶斯公式的疲劳可靠度组合预测方法。针对不同应力水平下飞机结构试件的裂纹扩展数据建立了三种随机裂纹扩展模型;在考虑模型参数不确定性条件下,采用贝叶斯模型平均方法对三种模型进行组合;基于组合模型分析结构的可靠度。所提方法在分析飞机结构疲劳可靠度上,采用了组合模型,能够最大限度保障结果的稳定性。此外,考虑了模型参数的不确定性,能够得到更为合理的裂纹扩展预测分布和可靠度预测值。给出的实例及分析结果表明所提方法可行。     

低阶像差校正的压电驱动变形镜测试与仿真优化

光纤激光器输出光束带有波前畸变,制约了光学系统的性能和工作效率。搭建实验系统分析了超连续谱光纤激光器系统输出光束的像差特性,不同波长的滤波片测试像差均以离焦为主。根据这一特点制备了3单元单层横向压电驱动变形镜样镜,并进行特性测试。变形镜影响函数有限元仿真和实测吻合度可达77%以上,一阶谐振频率12. 1 k Hz。以实际像差为对象进行闭环仿真,校正精度达到0. 77。另外,从校正精度及行程两个方面对变形镜进行了有限元优化仿真。结果 9单元变形镜(有效口径7. 5 mm)校正精度达到0. 9左右。镜片与压电片厚度比存在最优值约0. 3,行程可提升60%以上。     

核反应堆非能动系统物理过程敏感参数识别的迭代法

核反应堆非能动系统参数敏感性分析是系统可靠性不确定性分析的重要组成部分。相关系数在刻画系统物理过程的成功准则参数敏感性方面存在缺陷,针对此问题提出迭代法,其综合了输入参数与成功准则的相关系数、偏相关系数以及输入参数之间的相关系数三方面信息,通过实例验证方法的正确性和实用性。迭代法适合分析参数对成功准则的偏相关性,能识别出更为精确的敏感参数,为进一步提高非能动系统物理过程的可靠性提供参考依据。