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751.
根据光纤陀螺信号静态漂移的数学模型,提出了一种迭代标定方法,可以精确地补偿光纤陀螺的标度因数和安装偏角误差.考虑光纤陀螺标度因数与温度的非线性关系,采用了BP神经网络进行温度补偿,取得了理想的效果.  相似文献   
752.
基于动量流量法对喷水推进系统推力的CFD计算   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用结构化网格与非结构化网格相结合的方式划分了喷水推进系统的流场区域,采用稳态多参考系方法进行了数值计算。在此基础上,定义并求解一用户自定义标量函数标记整个流场,并根据标记结果将被喷水推进器吸入的流体与其它流体区分开。在后处理过程采用标量函数的等值面来确定喷水推进系统控制体上的流管分界面和进流面。利用数值计算所得的速度场对喷水推进系统喷口和进流面上的动量流量变化率进行计算,间接地得到喷水推进系统的推力。计算结果表明,采用CFD手段计算和分析喷水推进系统包括推力在内的各项性能指标是可行的。  相似文献   
753.
针对人工神经网络在对装备电路进行故障诊断时出现的网络结构庞大,而影响网络诊断速度的问题,提出了模块化诊断思想。首先根据电路的功能特点以及系统电路分割的原则,将装备电路分割成具有独立功能的模块及子模块,然后建立起混联、串联2种模型,分别对其提出逻辑思想、模糊信息融合的诊断方法,从而将电路故障快速、有效地定位在模块级别,如需进一步诊断元器件故障,只需对故障子模块建立规模较小的诊断网络,从而有效避免诊断大规模电路时诊断网络结构庞大的问题。  相似文献   
754.
对K2Al2B2O7(KABO)晶体的相位匹配飞秒激光参量放大(OPA)特性进行了系统的理论计算和分析。分别讨论了Ⅰ型、Ⅱ型参量放大共线以及非共线情况,计算了在不同非共线夹角下的相位匹配角度。研究结果表明:对于一定波长的抽运光,存在一定的非共线入射角对应一定波长的信号光。在KABOⅠ型参变条件下,非共线角的引入使相位匹配角增大。这对于高效率地产生脉宽极短的飞秒参量激光、扩大飞秒激光的调谐范围以及通过参量技术放大飞秒脉冲都具有重要的意义。  相似文献   
755.
油料消耗神经网络组合预测模型   总被引:2,自引:2,他引:0  
油料消耗单一预测模型精度不高,难以适应信息化条件下精确保障需要。以单一的神经网络预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型为组合预测的基础,利用神经网络求取3种预测模型的组合预测权重系数,将这3种单一预测模型的预测结果作为神经网络组合预测模型的输入,求得一个新的预测结果。平均相对误差和均方差比表明,神经网络组合预测模型比单一预测模型更为优越。  相似文献   
756.
对美军频谱认证过程(DOD SCP)进行了研究,分析了美军频谱认证过程提出的原因和频谱认证中各机构的角色定位、相互关系以及操作流程,分析了美军频谱认证过程实施中遇到的问题,总结了美军解决这些问题采取的措施,分析了美军2007年新的国防频谱管理战略计划的主要特点和战略取向,分析了美军全球电磁信息系统(GEMSIS)的目标和主要特点,分析了联合构想2020(Joint Vision 2020)计划各部分之间的关系,提出了对我国频谱管理的启示。  相似文献   
757.
基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.  相似文献   
758.
针对高空飞艇投放试验平台,采用多刚体系统Kane法建立了飞艇-绳索-子弹的开链式多刚体动力学模型,针对末修子弹系留试验中的关键动力学问题,分析研究了飞艇-子弹耦合系统的动力学特性.高空投放试验验证了动力学模型的有效性和正确性,该模型也可推广于其他绳索动力学系统.  相似文献   
759.
用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区   总被引:1,自引:0,他引:1  
多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。  相似文献   
760.
多目标数据关联的神经网络方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。  相似文献   
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