考虑天线罩瞄准线误差补偿的制导控制回路分析与设计

以某型号导弹为背景,针对天线罩瞄准线误差斜率严重影响制导控制系统稳定性这一关键问题,通过对控制系统的设计,提出了一种解决办法,并通过数学仿真加以验证。     

牛顿环实验参数的优化处理

通过分析牛顿环实验的系统误差,给出了用牛顿环测量曲率半径实验时条纹级数的取值范围.     

光纤陀螺标度因数的精确标定与补偿

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.     

铁粉焊条熔化过程中基本参数研究

通过试验研究了焊条直径和铁粉加入量对焊条熔化参数的影响.试验结果表明,焊条直径增加,焊条药皮重量系数、熔敷效率增加,熔化速度和熔敷速度降低;熔敷金属中合金元素Mn、Si含量增加,但Mn、Si的过渡系数减小.当增加药皮中铁粉加入量,药皮重量系数、熔敷效率和熔敷速度增加,熔化速度降低,由于铁粉的稀释作用使熔敷金属中合金元素Mn、Si含量及过渡系数降低.     

离散条件下数字图像矩不变量不变性的分析与研究

对离散条件下数字图像矩不变量的旋转和尺度不变性进行分析,证实了图像识别中采用的矩不变量存在较大变化范围.针对矩不变量变化的主要原因,给出了改进方法,并用实验加以验证.     

复合材料层合板疲劳寿命形状参数与门槛值分析方法

复合材料性能具有较大的分散性,在表征复合材料疲劳寿命时,必须考虑分散性的影响.以M21C复合材料开孔层合板为研究对象,采用Sendeckyj等效静强度模型和随机变量函数的概率分布方法推导了复合材料层合板疲劳寿命形状参数和剩余强度形状参数的关系,通过试验和统计的方法获得了M21 C复合材料开孔层合板的疲劳寿命形状参数和疲...     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。     

基于贝叶斯方法的退化失效型产品实时可靠性评估

通过传统可靠性方法得到的失效分布反映了相同受试环境下同一类产品的平均特征,并不能直接应用于系统实时定量可靠性分析。为此,针对有历史试验数据的退化失效型产品,依据局部更新的思想,利用贝叶斯方法最大可能地采用现场测试数据,并将之及时反映到实时可靠性模型中去。结果表明,随着融合现场数据的增多,产品的实时可靠性模型也逐渐全面反映出产品的个性特征。     

带失效因子的J-M软件可靠性预计模型

提出带失效因子的J-M软件可靠性预计模型.先分析了原有J-M软件可靠性预计模型的特性,指出了此模型产生与实际情况差异的原因;基于在测试初期软件出现的错误,对软件失效率的影响大于测试后期出现的错误对软件失效率的影响的思想,提出了带失效因子的J-M软件可靠性预计模型.最后,针对所提出的模型,利用测量的数据进行了实际验算.     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.