某型飞机大气数据系统设计

大气数据系统是重要的机载电子设备,其性能、精度直接关系到飞机的飞行安全.在介绍某型号飞机大气数据系统的软硬件体系结构的基础上,从三个方面深入研究了提高大气数据系统精度的途径:大气数据计算模型;基于BP神经网络的压力测量温度误差补偿方法;一种计算型静压源误差补偿方法.其大气数据系统系统性能稳定,结构紧凑,速度快,精度高,软硬件升级简单.试验证明其大气数据系统能很好满足某型号飞机的使用要求.     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

战术数据链网络设计优化方法

网络设计优化问题直接关系到战术数据链系统效能的发挥。在分析数据链系统中不同消息类别有不同系统响应时间要求的基础上,提出了一种新的网络设计优化方法。通过建立模型讨论了单个数据链轮询网络的轮询周期、网络成员容量、每个轮询周期内各成员的点名次数等因素间的数学关系。并以Link-11为例进行分析计算。结果表明,该分析方法有效可行,为解决战术数据链网络设计及优化问题提供了一种思路。     

基于ANN技术的射击效率评定

将BP、RB、GRNN等人工神经网络引入火炮射击效率评定,其运算先确定相关参数、再根据毁伤概率产生输出数据、最后对数据进行检验,对训练好的网络进行仿真,并将计算与网络仿真的结果进行对比.结果表明,训练好的神经网络可较精确逼近解析解的结果,在计算量大的情况下该方法较解析计算更具优势.     

层次任务网络的作战计划建模及生成技术

针对以网络为中心的作战计划的特点,提出基于层次任务网络的军事作战计划建模方法.在对层次任务网络形式化描述的基础上,介绍层次任务网络计划求解算法.基于军事作战计划的抽象模型,提出军事和战计划中军事规则、作战使命、作战能力和作战行动过程等要素与层次任务网络的映射关系,并针对登岛战役案例对基于层次任务网络的军事计划建模和求解过程进行说明.     

基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用

无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。     

基于数据库和构件技术的通用ATS软件框架

针对当前测试软件中存在的通用性、扩展性和升级性差的问题,提出了通用ATS软件框架的设计准则,设计了基于数据库与构件技术的通用ATS软件框架,即＂框架＋数据库＋构件＂的软件体系结构,该结构降低了系统的复杂性,解决了ATS软件的通用性、灵活性、可靠性、扩展性差的问题。     

雷达组网系统仿真试验信息源软件研制

针对目前雷达模拟器不能满足雷达组网系统调试与模拟测试需求的问题,在分析雷达组网系统测试信息源功能需求的基础上,采用纯软件的实现方法,从体系结构、功能模块和信息流3个方面对系统进行了详细的设计,讨论分析了具体技术实现中的几个关键问题,给出了具体的仿真实例。系统测试结果验证了设计的合理性,该设计满足了雷达组网系统测试对目标和雷达控制灵活性等多方面的需求。     

基于BP神经网络的柴油机动态输出扭矩预测建模

比照测试柴油机负荷特性方法对某型废气涡轮增压柴油机进行了全工况热平衡台架试验,并以柴油机各稳定工况点台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及相应输出扭矩的测试数据为训练、测试样本,通过BP神经网络的反复学习,得到了精度较高且泛化能力较强的柴油机动态输出扭矩预测模型。     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。