降落伞主充气阶段数值模拟

建立了降落伞主充气模型。前体、伞绳及伞衣离散为一系列弹性连接的质量节点,伞衣内部流场为二维无粘、不可压流。利用模型计算了主充气阶段伞衣形状变化、伞衣投影面积变化及伞绳张力。计算结果与试验结果进行了比较,相当吻合。     

一类具M-P型非线性二元神经网络模型的周期解

针对一类具M-P型非线性信号传输函数的二元神经网络模型,提出其初值振动时系统周期解的存在性问题.利用结式技巧,结合分析方法,建立了用结式表示的保证具振动初值系统周期解存在的充分条件,并通过例子说明零阈值情形周期解的稳定性.     

飞机反区速度矢量不稳定及其控制的机理

在信号流图的基础上,提出多回路分析的方法,并用于研究反区时速度矢量不稳定及其稳定控制的机理。建立了纵向动力学的信号流图,并证明了一个回路的收敛性定理。在此基础上,通过理论分析得出了速度矢量不稳定在不同层面上的原因,也得出了速度和轨迹的发散度表达式等,并表明阻力-速度曲线、轨迹角-速度曲线、极曲线、阻力系数曲线等存在相互对应的反区和正区,并且阻力-速度曲线和轨迹角-速度曲线在斜率上成比例。研究得出进场动力补偿系统下速度矢量的稳定临界条件、收敛度、稳定机理等,理论分析和仿真比较了速度恒定进场动力补偿系统和迎角恒定进场动力补偿系统在控制性能上的差异。     

摄像机网络摄像测量中多目传递站位姿关系的最优标定

在摄像机网络摄像测量中,经常会用到多目传递站进行相邻节点间位姿关系的传递.针对多目传递站中固连的多个摄像机之间位姿关系的标定难题,提出了一种基于冗余标定的优化标定方法.首先,对多目传递站中的独立位姿关系数目、最大可测量位姿数目、最小约束数目等进行了分析和推导;然后,对典型的四目传递站间各摄像机相对位姿关系的优化标定算法...     

非线性奇异摄动系统的反馈线性化

研究了一类非线性奇异摄动系统的反馈线性化问题。首先,利用积分流形的概念,建立了原系统关于小参数的N阶近似系统,然后,讨论了N阶近似系统的线性化,导出了线性化变换的计算公式,并举例说明了方法的应用。     

预冷却引射系统性能一维分析

根据引射器的一维设计理论可知,二次流在进入混合室之前进行预冷降温可以提高引射效率,增大引射系数,但引入预冷器会同时引起流动损失,故需要对引射系统进行性能评估。针对设有预冷器的引射系统,应用一维理论分析预冷对系统性能的影响,重点分析预冷增强效果与流阻减弱效果对引射效率的作用。研究发现:预冷器对引射系统同时带来冷却增强作用和流阻减弱作用,横截面积和换热面积是主要影响因素。预冷器存在临界横截面积,横截面积大于临界值时,换热面积越大,引射性能越高;反之,换热面积越大,引射性能越低。等压混合引射方案比等截面混合引射方案性能高,前者引射系数比后者大60%;预冷却能够有效提高引射性能,尤其是等截面混合引射方案,性能提高可达35.5%。     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

卫星导航系统的体系安全性分析方法

为了应对卫星导航系统内部复杂关系等体系特征为其安全分析带来的挑战、全面识别和分析卫星导航系统面临的体系安全威胁、提高系统的安全性和服务能力,基于功能依赖网络分析理论提出了从体系角度研究卫星导航系统安全性的建模方法,重点对导航系统内组件系统之间交互关系导致的危险传播、任意失效组合进行了后果分析和原因调查。仿真结果表明该方法能清晰地描述危险传播和失效组合的过程以及进行正逆向的推理分析,也证明了该方法在卫星导航系统安全分析问题上的潜力和适用性。     

基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。