基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

校园网常见计算机病毒分析与防范措施

校园网是利用现代网络技术、多媒体技术等为基础建立起来的主要应用于学校内部的计算机网络。校园网面临着病毒泛滥、非法攻击、未授权访问、盗用网络资源、内部信息非法窃取等一系列安全问题。针对目前校园网内常见的计算机病毒类型和防范措施进行了分析和探讨。     

中外教育信息化建设比较研究

信息化已成为社会发展的必然趋势,教育信息化是实现现代化的重要手段。以美国、英国和日本为例分析发达国家教育信息化建设的政策、措施,展示我国教育信息化建设的进程,通过比较研究,提出发达国家教育信息化建设对我们的启示。     

相位非线性畸变对GPS伪距测量的影响

基于直接序列扩频体制的伪距测量在卫星导航、雷达、航天测控、深空探测等领域获得了广泛应用.射频链路、电缆多径等引入的相位非线性畸变会对扩频信号的传输时延产生影响,进而影响延迟锁定环(DLL)的伪距测量结果.传统群时延的定义难以描述一定带宽内的相位畸变,也难以与扩频信号时延建立对应关系.在对相频曲线进行Taylor展开的基础上给出了群时延的新定义,利用零阶群时延、线性群时延和抛物线群时延等来描述相位畸变,并定量研究各阶群时延对DLL伪距测量的影响.所得结论表明抛物线(二阶)群时延对伪距测量的影响最大.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

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.     

Butterworth低通滤波器的舰载RLG PINS初始对准精度分析

系泊状态下,用Butterworth低通滤波器解决舰载RLG PINS初始对准中杆臂效应问题时,对准的精度受安装误差、杆臂长度和舰船摇摆等因素的影响。通过仿真分析,认为Butterworth低通滤波器适于解决风浪干扰下的舰载平台系统初始对准中的杆臂效应问题,且安装误差、安装位置是影响对准精度的主要因素,提高系统标定精度,并尽量使系统安装在船体对称面内,可以提高对准精度。     

海洋低频电场传感器敏感电极材料的选择

选择了9种不同的电极材料,根据海洋环境下低频、极低频电场的自身特点,通过直流电阻、交流阻抗、电极对极差漂移3个方面对电极性能进行了测试,研究了其用于海洋环境低频电场弱信号探测的可行性,筛选出了适合海洋环境低频电场测量的电极材料,并从理论上进行了解释.结果表明,固态Ag/AgCl电极的直流电阻和交流阻抗均较小,且其极差漂移可控制在μV级,具有优良的极化效应和较低的极差漂移,是海洋环境低频电场探测的敏感电极材料.     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法

为保证SpaceFibre星载数据网络大量实时数据流的超高速确定性传输,提出一种包含两个子算法的SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法.形式化描述网络服务质量机制,给出调度矩阵相关定义;创建网络服务质量排队模型,定量分析时隙资源分配对网络时延性能的影响;考虑网络兼容性和算法鲁棒性,给出改进二进制序列调度子算法...