弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

脉冲等离子体推力器羽流的粒子模拟

目前微小卫星正在积极地发展中,脉冲等离子体推力器是其推进系统的一个重要发展方向,为了能够将PPT成功地运用于空间,需对其羽流进行研究.将DSMC(Direct Simulation Monte-Carlo)/PIC(Particle in Cell)流体混合算法与一维MHD放电模型相结合,一体化模拟NASA Glenn PPT羽流,对不同出口偏转角的羽流场进行模拟,并与实验结果进行了比较.计算结果显示引入出口速度的偏转角提高了模型的羽流扩散能力,羽流的扩散角是影响羽流的一个主要因素.     

不同装备采购方式的装备价格形成机制探讨

文章在对传统的装备采购方式及装备价格形成机制进行分析的基础上,探讨了招标采购与非招标采购方式下装备价格的形成机制。文章认为,由于适用条件的不同,装备的采购可分为公开招标采购、邀请招标采购、竞争性谈判采购、单一来源采购和询价采购。与此相适应,装备价格的形成可分别采用市场机制、"成本补偿+利润"机制、"成本+激励金"机制、"平均成本+补偿成本"机制和"价值+供求"机制。     

一种能产生扇形波束的赋形抛物面天线

通过数值计算和实验发现:过抛物面顶点将抛物面平分成上下相等的两部分后,将下部分抛物面绕顶点向上旋转一小角度后形成的新天线(由上下两部分组成),可产生扇形波束.馈源方向图为cos3θ、口径半径为0.8m的赋形抛物面E、H平面的半功率宽度分别可达到1.2°、5.6°,而E、H平面的副瓣电平分别为-19.00 dB、-14.85 dB.     

多约束条件下发射DBF自适应零点控制技术

深入研究了在主瓣约束、主副瓣同时约束以及主副瓣约束且有规定零点这三种情况下的均匀线阵发射DBF自适应零点控制原理与方法,推导了基于Lagrange乘子法和采样矩阵求逆法的最优权值计算方法.仿真结果表明,在不同约束条件下,给出的自适应零点控制方法是非常有效的.     

潜艇TMP问题透析与展望

针对潜艇指控系统目标运动要素解算(TMP)存在的主要问题,从算法理论和作战使用要求等方面进行了系统分析.探讨了潜艇目标运动要素解算的合理结构,肯定了理论模型整个TMP过程中所起的主导地位,并对未来研究所具有的潜力进行了挖掘.强调TMP过程人机交互和多条件综合控制的重要性,指出了TMP今后的研究发展方向.     

基于IMM的估计算法对机动目标跟踪的比较

机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.     

VC实现故障诊断的智能化

针对大规模集成电路或非线性电路的故障诊断存在着定位困难和诊断速度低的问题,而且传统电路专家诊断系统有一定的缺陷.结合神经网络用于诊断的优点和VC程序的通用性强等特点,构造了一种神经网络的故障诊断系统,并且介绍了该系统的设计思想、实现过程及诊断实例.     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

基于算法估计的网络端到端时延测量方法

在网络端到端延迟的测量中,常用的方法大多是通过发送探测包来直接得到端到端的时延值.由于存在时钟不同步的问题,所以测量结果的误差较大.针对此问题,在Sue B.Moon提出方法的基础上进一步改进,提出了一种基于算法估计的软件方法,该方法更好地解决了收发时钟不同步的问题,提高了测量的精度.