基于概率推断网的水雷战专家系统

针对反水雷作战决策的需要,运用贝叶斯推理、模糊逻辑以及可信度不确定推理方法,设计了一个基于概率推断网的水雷战专家系统.利用该系统可得出两种结论:一是利用计算概率的方法得出的结论,二是利用计算可信因子方法得出的结论,两种结论呈现定量和定性的互补关系.可较好地为反水雷作战指挥员提供辅助决策,以减少舰船遭毁伤的概率.     

考虑弹体动态特性的非奇异有限时间制导律

为满足导弹拦截机动目标时交会角约束和有限时间收敛的需求,建立了考虑弹体一阶动态特性的制导模型。把目标加速度视为有界外界干扰,同时结合非线性反步设计法中的动态面法,设计一种考虑弹体动态延迟的非奇异滑模制导律,并且证明了基于Lyapunov稳定性理论制导系统状态可渐进收敛到零。在所设计的制导律下,对单侧机动的低空高速目标进行仿真。仿真结果表明所设计的非奇异制导律可以有效降低弹体动态延迟带来的影响,而且具有较低的脱靶量与交会角误差;与考虑弹体动态特性和交会角约束的最优导引律相比,其具有更高的制导精度。     

基于迭代学习观测器的卫星姿态滑模容错控制

为解决卫星上反作用飞轮存在安装偏差、故障及外部干扰情况下的姿态控制问题,提出了一种基于迭代学习观测器的姿态容错控制方法。该方法通过设计迭代学习观测器,以较小的计算量实现对执行机构发生的故障以及安装偏差进行精确的估计。并利用观测器的观测结果设计滑模控制器,使处于外部干扰条件下的卫星系统在执行机构发生故障的情况下可以快速稳定地完成姿态机动任务。进一步基于Lyapunov稳定性定理证明了迭代学习观测器及控制器的全局渐近稳定性。针对反作用飞轮存在不确定性及故障的情况下进行仿真,仿真结果表明,与同类容错控制方法相比,所提方法可以更加快速精确地对故障进行估计并完成姿态控制。     

空气深度预冷组合循环发动机吸气式模态建模及性能分析

针对空气深度预冷组合循环发动机——协同吸气式火箭发动机(Synergistic Air-Breathing Rocket Engine,SABRE),采用部件法对其进行建模,匹配计算得到吸气式模态下飞行走廊内其性能参数变化规律,并研究其高度速度特性。计算模型可信度较高,推力误差小于6%,能够较为准确地模拟SABRE吸气式模态的性能参数。结果表明:SABRE兼具火箭发动机大推力和航空发动机高比冲的特点,吸气式模态下比冲介于21 300~27 380 m/s,随着高度速度的增大,其推力比冲先增大后减小;SABRE利用预冷器将入口空气温度降低,可使其空域速域拓宽至25 km、5Ma,满足高超声速飞行的动力需求;发动机速度下限由压气机最大流量决定,速度上限则由氦气回路减压器工作限制条件决定。     

基于前景理论和证据推理的混合型多属性决策方法

针对属性权重完全未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于前景理论和证据推理的决策方法。通过直觉模糊数对精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的决策信息进行统一,根据前景理论对决策信息进行转化;提出基于直觉模糊熵与相似度的属性可靠性评估方法,结合属性重要度确定属性权重;采用证据推理算法集结属性信息,得到方案的综合前景值,并以此进行方案排序。算例分析结果表明,所提方法具有较强的区分能力,能够有效降低决策结果的不确定性,对混合型多属性决策问题具有较好的适用性。     

风场中平流层飞艇轨迹跟踪的滑模控制方法

为实现平流层飞艇驻空阶段可控飞行,研究环境风场中横侧向轨迹跟踪的滑模控制方法。建立平流层飞艇驻空阶段动力学模型,将动力学方程解耦为纵向运动方程和横侧向运动方程,采用小扰动方法对动力学方程进行线性化;利用滑模控制对外部干扰强鲁棒的特性,设计横侧向轨迹跟踪的滑模控制器;以直线与圆组成的复合轨迹跟踪控制为例,对提出的轨迹控制方法进行仿真验证。仿真结果表明,所提基于滑模的轨迹跟踪控制方法鲁棒性好,在一定范围的风场扰动条件下,可以实现对指令轨迹的有效跟踪控制,响应特性好。     

法学教学中案例教学法的反思与探索

法学是一门理论性与实践性都很强的学科,法学教育的目的在于为社会培养应用型、实践型的法律人才。传统上重理论轻实践的教学模式已无法满足这一要求,而科学合理地引入案例教学是弥补传统模式不足的有效手段。     

地铁火灾应急预案的制定

介绍地铁火灾发生时的几个主要的特点以及其巨大的危害性,引出了地铁火灾应急预案制定模式的重要性。通过对已有的资料进行研究、分析,同时结合实际,对地铁火灾应急预案制定时所包含的主要内容进行了科学的完善,得出了一个完整的预案制定模式。     

带有可信度因子的直觉模糊近似推理方法

针对基于相似度的直觉模糊近似推理问题,提出一种基于加权相似度量的直觉模糊推理方法。首先定义一种新的直觉模糊相似度度量公式,加入权重参数解决各维特征分配不均匀的问题,弥补了现有直觉模糊相似度量的缺陷。然后构建基于直觉模糊产生式规则的直觉模糊近似推理模型,加入可信度因子解决了随机性引起的信息不确定问题,同时给出模型的推理算法和计算步骤。最后通过实例验证了该方法的实用性和有效性,其在意图识别、目标识别等信息融合领域有良好的应用前景。     

基于证据理论的多传感器目标识别

为了解决证据理论在具体应用中存在的问题,对Dempster组合规则思想进行了具体的分析,讨论了该组合规则存在的问题及现行的一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,并给出了识别过程的流程图。