基于变结构神经网络的L1自适应控制

针对传统模型参考自适应控制存在的鲁棒性问题和神经网络结构庞大因而计算量膨胀的问题,提出了一种变结构神经网络L1自适应控制方法,其中变结构神经网络用于在线辨识系统存在的未知非线性函数,该网络通过对节点进行唤醒与催眠以动态调节结构,以最少的节点数进行有效的逼近,降低计算复杂度;L1自适应控制用于网络权值学习与系统非线性补偿,反馈回路中设有一个低通滤波器,只要满足L1增益条件,就能确保系统的输入输出信号的瞬态响应和稳态跟踪性能与一个期望的线性时不变系统的响应保持一致。通过对四旋翼飞行器进行仿真,验证了该方法的有效性。     

异步电机模型参考自适应滑模矢量控制系统研究

在异步电机矢量控制系统中,针对温度变化所引起的定子阻值改变对系统性能的影响,利用模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control,MRAC）技术对转子磁链进行了观测,并且设计了一种滑模速度调节器代替PI调节器,构建了基于模型参考自适应系统（Model Reference Adaptive System,MRAS）和滑模速度调节器的异步电机矢量控制系统。仿真结果表明：该系统能够实现磁链的准确快速辨识,具有响应速度快、鲁棒性强等优点,适用于温度变化较大的场合,为军用车辆电驱动系统的发展提供了有效的研究方法。     

基于SEM的装甲车辆驾驶作业疲劳主要影响因素识别研究

在对装甲车辆驾驶作业疲劳影响因素调查研究的基础上,利用AMOS5.0建立了装甲车辆驾驶作业疲劳影响因素结构方程模型,并检验了其合理性,对作业疲劳主要影响因素进行了识别和分析,分析结果可为改善装甲车辆驾驶作业环境、科学训练、驾驶员选拔以及降低作业疲劳程度的研究提供借鉴和参考。     

TNT生物代谢的可能途径

因具有毒性和三致作用,污染环境介质中TNT去除倍受关注。为了能更有效地去除TNT,在总结大量文献的基础上,主要从TNT反应性质方面探讨其生物代谢途径。TNT的结构决定了TNT难于生物氧化、易于生物还原。TNT还原以硝基基团的序批式还原为主,一些中间代谢产物还会相互作用生成聚合物,产物TAT需在严格厌氧条件下生成;TNT的芳烃环也可实现加氢脱硝还原,以利于下一步反应的进行;此外,TNT可同时发生硝基还原和芳烃环还原,两条途径的中间产物还会相互作用生成一些聚合物。TNT的氧化以间接氧化为主,直接氧化很少。由于TNT本身结构的复杂性、反应条件或介质的不同、中间产物的多样性,使得TNT代谢途径还具有很大的不确定性,故仍需进行深入研究。     

关于一类特殊的（α，β）度量的S曲率

构造了一类具有5个参量的特殊的（α,β）度量,在此基础上计算了其射影平坦的条件,并通过计算得出其具有常S曲率。     

面向服务的潜艇指控系统集成方法研究

为应对潜艇指控系统面临的使用需求,深入分析了潜艇指控系统特点及信息流程,构建了“以服务为核心”的多层次体系结构模型,提出了平台系统层、基础构件层、服务层、业务服务层和表示层的5层框架结构;并研究了支持该框架的工程实现方法及技术解决方案。该框架解决了当前潜艇指控系统集成困难,使潜艇指控系统具有更好的可扩展性和互操作性,便于用户根据不同的任务需求建立相应服务模式,具有重要的现实意义。     

基于动态贝叶斯网的炮兵战斗效果评估建模仿真

依据炮兵火力作战的特点规律,分析炮兵战斗效果评估的内容、程序、建模过程和影响因素,运用动态Bayesian网建立炮兵战斗效果评估模型,运用主成分分析方法确定评估专家权重,运用Poly Tree的消息传递算法进行评估网络推理分析,最后结合案例仿真验证。结果表明,该研究解决了情报信息不确定性、模糊性和动态性等影响战斗效果精确评估问题。     

基于SOA的C~4ISR可执行体系结构

现有的C4ISR可执行体系结构验证评估过程中面向特定的作战想定,难以描述和验证系统资源之间的动态连接关系以支持作战视图中作战任务过程的动态变化.结合SOA思想对C4ISR体系结构框架进行扩展引进了服务视图,通过分析服务视图与原有作战视图和系统视图产品之间的关系,提出一种基于SOA的C4ISR可执行体系结构框架,详细分析了引进服务视图之后C4ISR体系结构的执行过程.     

逐步增加Ⅱ型截尾样本下k/N(G)系统可靠性指标的置信区间

在逐步增加Ⅰ型截尾样本下,研究k/N(G)系统可靠性指标的区间估计问题。假设部件寿命服从指数分布,利用极大似然法和Bayes方法,首先给出了部件失效率的Bayes近似置信区间,其次推导出了系统可靠度和平均寿命的Bayes近似置信区间的计算公式。最后给出随机模拟例子,并对置信区间的精度进行了讨论。     

分布式约束优化问题及其求解算法

分布式约束优化问题(DCOP)能够对多智能体系统(MAS)中的各种分布式推理任务进行建模,广泛应用于分布式规划、调度、资源分配等问题中。首先从DCOP的概念出发,引入一个典型的DCOP实例,在此基础上对DCOP问题求解的两类主流算法进行了详细介绍和比较分析。针对DCOP对现实问题建模中出现的部分集中式、硬约束、开放式、隐私和anytime等5个方面的问题进行了阐述,并介绍了相应的扩展算法。在动态实时问题,自稳定性与误差容错以及在物理分布式环境下仿真等问题仍需进一步研究。