Toeplitz行列式的递推算法及其在系统辨识中的应用

本文将Toeplitz行列式的递推公式,应用于Toeplitz阵的秩的判定,因而就得到了在计算量方面具有明显优越性的系统定阶方法。本文还给出了几个应用实例。最后的模拟结果证明了此算法的可行性。     

系统辨识在建立舰船电力推进动态模型中的应用

舰船电力推进是一个复杂的船—机—电系统。对其动态特性的研究,利用现有的基于理论分析建立机理模型的方法,就会遇到分析过程繁杂、模型适用性差的实际困难。本文则利用系统辨识方法建立舰船电力推进系统的动态模型,通过一个具体的船模实验及辨识计算,确定模型的结构和参数。为了克服相关噪声的影响,参数估计中采用了增广矩阵法。并对模型从拟合程度和收敛性两方面进行了检验,结果表明,上述方法所得到的动态模型是适用的。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

非最小相位系统的遗传优化辨识算法

本文基于遗传算法提出了一个非最小相位系统辨识的新算法。用ＡＲＭＡ模型描述系统的传递函数。在最小误差准则下用遗传算法估计其ＡＲＭＡ模型参数。从而实现对其系统的辨识。这个方法不需要系统的估计初值,同时在低信噪比情况下也能获得较好的效果。     

反坦克导弹的气动参数辨识

本文运用极大似然法进行激光驾束制导反坦克导弹气动参数的辨识。在辨识的迭代寻优过程中,采用变步长搜索提高辨识准度;在辨识算法的具体计算处理上,采用了模型分解法,大大减少了计算时间,保证了气动参数的辨识精度。同时给出辨识仿真验证结果.     

随机控制系统大纯时滞辨识及结构辨识的偏差补偿算法

本文研究了已知噪声自相关函数时,线性SISO系统ARMAX模型的大纯时滞的辨识问题及结构与参数辨识的偏差补偿算法。本算法使得能够在很小的样本数及极低的信噪比下得到系统的结构参数。     

结合整体和局部特征的步态识别方法

针对已有步态识别方法注重对步态整体特征建模,却忽略了包含细节信息的局部特征问题,提出了一种整体与局部特征相结合的双分支步态集合特征学习网络。该方法以步态轮廓集合作为输入,通过双分支网络提取两种空间尺度的步态特征,利用特征映射模块将两种特征融合得到步态表示。通过在步态数据集CASIA-B中进行了跨视角识别实验,结果表明该方法在正常行走、背包和穿大衣条件下相比主流方法 Rank-1准确率取得了有效提升。     

双箭头负泊松比结构抗侵彻性能

采用数值模拟方法研究了双箭头负泊松比多胞结构抗子弹侵彻性能,对比分析了顶边撞击、铰点撞击、侧边撞击三种弹靶作用条件下子弹的侵彻行为与双箭头负泊松比结构的破坏形式。研究结果表明:当子弹以较高速度撞击双箭头负泊松比结构时,该结构的负泊松比效应不显著;顶边撞击与铰点撞击时,子弹直接贯穿结构,胞元破坏较小,此时双箭头负泊松比多胞结构抗侵彻性能较差;侧边撞击时,子弹未贯穿多胞结构,胞元破坏较大,双箭头负泊松比结构依靠其双三角结构使子弹发生偏转,显著增大了其侵彻阻力。分析了顶边撞击时子弹的入射角度变化对于双箭头负泊松比结构抗侵彻性能的影响,发现存在30°入射角和60°入射角。当子弹处于这两种入射角附近时,双箭头负泊松比多胞结构具有一定的抗侵彻能力。     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.     

固支钢板在爆炸与均布载荷耦合作用下的破坏

为了研究局部爆炸载荷与均布载荷耦合作用下固支钢板的破坏效应,进行了局部爆炸载荷单独作用下固支钢板的破坏试验,通过建立有限元模型,对局部爆炸载荷单独作用下钢板的破坏进行模拟,验证了仿真模型的准确性,开展了单独局部爆炸载荷作用、单独均布载荷作用以及局部爆炸载荷和均布载荷耦合作用下固支钢板的破坏效应的研究;研究结果表明:局部...