某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制

针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。     

战术车载通信车内互调干扰

在战术车载通信车内有多部不同种类的通信设备,当这些设备同时工作时,会产生严重的互调干扰,给战术车载通信设备的正常工作造成了很大的困难,有时候甚至可能导致设备间通信信道完全阻塞,导致整个通信系统陷入瘫痪。首先对互调干扰的产生机理进行了阐述,同时对互调干扰进行了建模和仿真,给出了在战术车载通信车内互调干扰测试的一种方法,最后给出了抑制互调干扰的一些方法。     

基于灰色模糊的无线网络安全评估模型

无线网络的飞速发展使得网络安全的量化评估日益重要。结合网络安全属性和攻击属性两方面建立了无线网络安全评估指标体系,在此基础上,提出了基于灰色模糊的安全评估模型,并给出了量化评估的方法和步骤。最后通过实例进行了验证。     

基于多级Sigmoid神经网络的城市交通场景理解

交通场景的理解是交通监控、汽车安全辅助驾驶的基础.提出一种基于多级Sigmoid神经网络的城市交通环境理解方法.将5个3D结构特征与物体外观特征相结合表征城市交通环境,为了提高交通环境识别率,采用多级Sigmoid神经网络(MSNN)进行图像分割与识别.在公共测试视频数据库CamVid dataset 进行实验,实验结果表明了该方法的有效性.     

毛细管末端凝胶推进剂液滴形成过程数值研究

要开展凝胶推进剂液滴燃烧特性的实验研究,必须首先形成凝胶推进剂液滴,在毛细管末端形成液滴是常用的液滴生成方法之一。为了揭示毛细管末端凝胶推进剂液滴的形成过程,求解了轴对称坐标系下的N-S方程,采用VOF(volume of fluid)方法捕捉液滴形成过程中气液交界面的演化规律,研究了无量纲液滴颈部直径DN/D0和无量纲液滴高度L/D0随时间的变化规律,并且与实验结果进行比较,验证了数值模型的可靠性。计算结果表明:在液滴形成过程中,液滴不是一直处于稳态;液滴颈部存在较大的剪切率,导致粘度下降,进而加快了颈部的断裂和自由液滴的形成;颈部断裂后,与液滴相连的部分迅速与液滴融合,出现很大的正向速度,而与毛细管末端相连的部分迅速收回,出现很大的负向速度。     

改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估

针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。     

基于网络理论的体系作战能力建模

在分析信息化体系作战能力"跃迁"特征的基础上,进行了作战体系的网络化结构建模分析;研究了感知网络、指控网络以及执行网络能力模型,构建了基于网络理论的体系作战能力综合模型。结合仿真算例分析,探讨了体系信息结构力的产生机理,为体系作战能力综合研究提供了借鉴和支撑。     

网络化防空作战C~2结构模型抗毁性

从网络动力学特征的角度,研究网络化防空作战C2结构模型抗毁性问题,针对以往的抗毁性测度指数不适用于C2网络抗毁性研究的现状,考虑C2网络信息融合的时延及战场感知覆盖率等因素,提出的抗毁性测度指标:最大连通片尺寸与网络规模比,最大连通片平均最短路径长度L,网络化效能系数。在指标的基础上对C2网络模型的抗毁性进行研究,并分析不同的空袭策略对防空作战C2网络抗毁性的影响。