基于RBF神经网络的导弹自动驾驶仪故障诊断

系统地分析了某型导弹自动驾驶仪的结构功能,在此基础上提出了采用RBF(径向基函数)神经网络对自动驾驶仪进行故障诊断的方法;提出了用Gauss(高斯)函数对获取的数据进行归一化处理的方法,再用处理后的数据训练RBF神经网络。实验结果表明,训练后的神经网络能快速、准确地诊断自动驾驶仪的故障,为自动驾驶仪的故障诊断提出了一种新的方法。     

战略导弹惯性/星光复合制导技术研究

以Kalman滤波为基础,研究了惯性/星光复合制导系统的原理和特点,并对系统进行了计算机仿真。通过将惯导系统和星敏感器所测得的战略导弹相关姿态信息进行数据融合,估计出复合制导系统的误差状态量,进而修正惯导系统的位置、速度和姿态角误差。仿真结果表明,采用惯性/星光复合制导可以有效地提高战略导弹的姿态精度。     

基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化

提出了一种基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化方法,以提高系统对目标区域的整体定位精度。应用基于最小最大决策的最优化理论,建立布阵优化问题的数学模型。该模型以三站坐标为决策变量,以目标区域的最大水平定位误差最小为目标函数,然后运用基于最小最大决策的最优化算法,求解模型的最优解,并将此最优解作为三站时差定位系统的最优布阵。仿真结果与理论计算一致,验证了这种布阵优化结果的最优性。     

高功率微波武器攻击卫星有效载荷系统可行性分析

高功率微波武器是近几年发展起来的定向能武器之一,被认为是在未来制天权争夺的战场上对卫星有效载荷最大的威胁之一.首先对高功率微波武器的关键技术及技术途径进行了讨论,然后描述了高功率微波对目标损伤的机理和耦合途径,最后根据高功率微波的不同耦合途径对卫星有效载荷受到攻击的可行性进行了详细的分析,计算结果表明,高功率微波武器在高峰值功率或距离很近的情况下都会对未进行电磁加固的卫星有效载荷产生损害.     

基于矩特征的ISAR干扰效果评估方法

由于逆合成孔径雷达(ISAR)是一种新体制雷达,一些用于评估常规体制雷达干扰效果的方法和手段对于ISAR来说并不适用。综合考虑雷达干扰的原理和图像处理的理论,从ISAR目标识别的角度出发,提出了一种新的对ISAR压制干扰效果的评估方法,即采用干扰前后ISAR目标识别特征中矩的变化来定量评估干扰效果,仿真结果表明了评估方法的正确性和有效性。     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.     

基于有色Petri网的CAN总线仿真与性能分析

针对CAN总线的多主竞争模式通过解析法难以建模这一问题,运用CPN Tools工具构建了基于有色Petri网的CAN总线CSMA/CA竞争机制模型,模拟了CAN总线的静态结构和动态行为,对CAN总线性能进行了仿真与分析。仿真结果验证了所建CAN总线模型的合理性与正确性。     

中红外光谱在润滑油分类识别中的应用

由中红外光谱能够获得不同种类润滑油的组成与结构信息.分别用聚类分析法和主成分分析法提取润滑油的中红外光谱信息,对齿轮油、内燃机油和液压油这3大类共113个润滑油样品进行了分类识别.采用系统聚类法对其进行分类,比较了不同类间距离、样品间距离和光谱区间对聚类分析结果的影响.采用主成分分析法对齿轮油、内燃机油、液压油及不同黏...     

车辆典型部件结构的有限元模型修正方法

以车身结构中简化的典型结构形式为研究对象,利用有限元软件中的焊点模拟单元,建立典型结构的有限元模型并进行模态分析。在参数灵敏度分析的基础上,结合模态试验测得的数据,利用广义简约梯度算法,对结构的有限元模型进行修正和模型验证,深入探讨了车辆典型部件结构的有限元模型修正方法。通过模型修正,有限元模型的精度得到了明显的提高,为进一步研究车辆结构部件的振动特性奠定了基础。     

焓法模型求解相变传热问题有效性分析

首先探讨了伴有相变过程的瞬态热传导问题所具有的非线性特征.采用将分区域求解问题化为整个区域的非线性问题处理的思路,在整个区域建立统一能量方程的焓法模型求解该类传热问题.在此基础上建立了轻质相变墙体房间空气热平衡模型.采用有限差分方法对模型进行离散,并编程求解.通过与前期所建立的轻质相变墙体实验间的测试数据进行比对,结果...