基于T-S模糊神经网络的飞机防滑刹车系统研究

航空业的发展对飞机防滑刹车系统提出了更高的要求,而传统PID+PBM控制器存在着低速打滑、刹车效率较低等问题;针对刹车过程中的不确定性和非线性问题,提出采用T-S模糊神经网络来进行防滑刹车控制器设计;在MATLAB/SIMULINK平台建立飞机刹车总体仿真模型,将设计的控制器与传统控制器进行对比仿真试验;仿真结果表明,基于T-S模糊神经网络的控制器解决了传统PID+PBM系统存在的问题,具有良好的控制效果,系统具有鲁棒性,能够适应变化的跑道情况,为飞机防滑刹车控制提供了一种新的方法。     

飞机刹车系统最佳滑移率性能研究

在飞机防滑刹车控制优化的研究中,针对飞机防滑刹车系统的非线性、时变和不确定性,从相对滑移率出发,推导了关于闭环PI型迭代学习控制算法的防滑刹车系统模型;利用粒子群算法对迭代控制中的PI参数进行在线实时更新.在参数保持一致的情况下,以matlab7.1为仿真平台、飞机减速率为目标函数,对系统进行仿真与分析,并与传统的PMB+ PID算法进行了比较.仿真结果表明,方法效果明显优于PBM+ PID算法,证明了ntfj算法在控制性能上的正确性、优越性,对飞机刹车系统优化设计提供了很好的理论依据.     

基于模糊神经网络的飞机防滑刹车系统研究

以某型飞机刹车系统为研究对象,为了使该系统以最佳滑移率工作,防止陷入深度打滑和获得最大的刹车结合系数,提出了一种智能飞机防滑刹车系统的设计方案,制定出刹车控制规律并对整个刹车系统进行了仿真。改进了现有飞机刹车防滑系统的控制算法,应用神经网络BP算法实时获取最佳滑移率,利用模糊神经网络实现快速逼近给定滑移率,并采用基于数字信号处理器（DSP）的硬件电路实现了智能刹车控制。实验结果表明,飞机防滑刹车效率有了明显改进,鲁棒性增强。     

无模型自适应控制在飞机防滑刹车中的应用

针对飞机防滑刹车系统的复杂性和非线性,在分析滑移率控制式飞机防滑刹车系统的工作原理基础上,提出了一种基于无模型自适应控制的飞机防滑刹车控制算法;该算法无需精确的动力学模型,直接利用输入输出信息实现飞机防滑刹车的最佳滑移率控制;仿真结果表明:采用无模自适应防滑刹车控制算法,在5s之内就能获得稳定的滑移率,为提高飞机刹车的效率提供了一条新的思路。     

基于补偿神经网络的模糊飞机刹车控制系统研究

尽管飞机防滑刹车可以在保持可操纵性的同时优化刹车效率，但遇到不同路况时刹车性能却时常下降。为了在防滑的同时获得最大的刹车结合系数，该文提出了新的飞机防滑刹车控制律：基于补偿神经网络的模糊控制。控制器识别飞机和机轮的速度反馈，从而调整刹车力矩实现优化刹车。同时系统又可根据复杂的路况，通过补偿神经网络进行自优化。通过MATLAB、VC仿真得出滑移率跟踪曲线。结果表明刹车系统在适应不同路况时有很好的控制性能。     

基于滑模变结构的飞机防滑刹车控制器设计

以飞机全电刹车为研究背景,采用滑模变结构控制策略,设计刹车防滑控制策略,解决传统刹车效率低、机轮深度打滑、低速刹车性能差等问题.在控制策略中,以最佳滑移率为目标函数,设计滑模面,实现刹车防滑控制.由于滑模控制的强鲁棒性,可有效提高系统的抗干扰能力.仿真结果可知,滑移率控制在最佳滑移率附近,刹车效率高,可消除机轮深度打滑现象,防滑效果优良.     

一种混合控制算法在飞机防滑刹车系统中的应用研究

由于飞机防滑刹车系统的复杂性和非线性,建立其准确的动力模型比较困难。常规的PID控制算法因过于依赖于模型的精确性,对飞机防滑刹车系统的控制难以达到预期效果。基于以上因素,以飞机防滑刹车系统为对象,提出了一种新的神经网络模糊PID混合控制算法,并在惯性模拟实验台测试。实验结果表明：采用此控制算法,提高了刹车的效率．缩短了刹车距离．提升了飞机制动性能,增强了系统的鲁棒性。     

飞机防滑刹车控制方法综述

飞机防滑刹车系统具有复杂动态特性,防滑刹车控制器的性能对飞机着陆的安全性具有重要作用。针对此问题,回顾了飞机防滑刹车系统的发展历程和主要控制方式,分析了飞机刹车系统的动态特性及影响刹车性能的主要因素。评述了基于数学模型的传统控制方法和基于模糊控制、神经网络等人工智能技术的智能控制方法在机轮防滑刹车控制中的研究与应用情况,并探索了当前防滑刹车控制方法研究中所面临和需要解决的关键问题,展望了未来控制系统的发展趋势。     

基于模糊PID的飞机防滑刹车系统动态仿真

在飞机防滑优化控制问题的研究中,存在飞机防滑刹车系统响应速度慢、抗干扰能力差等问题。由于飞机着陆时发动机处在慢速工作状态,防滑系统处于复杂的非线性过程。为提高刹车效率,提出将遗传算法优化的模糊控制应用到飞机防滑刹车系统中。采用遗传算法对采用"串联二进制编码"的隶属函数参数进行联合优化,并将优化过的控制规则用于设计模糊控制器。将设计的控制器和刹车系统模型在Simulink环境下进行数字仿真。仿真结果表明,遗传算法的模糊PID控制,在飞机防滑刹车控制中,具有良好的控制效果和抗干扰能力,为防滑刹车系统控制设计提供了一条新的手段。     

基于非线性干扰观测器的飞机全电刹车系统滑模控制设计

飞机防滑刹车具有典型的强非线性、强耦合和参数时变等特点, 并且跑道环境的干扰容易对飞机的地面滑跑性能造成不利影响. 本文提出了一种基于非线性干扰观测器的飞机全电防滑刹车系统滑模控制设计方法. 首先, 考虑了实际刹车不确定性干扰条件下的防滑刹车动力学建模问题, 通过对高阶非线性刹车系统进行反馈线性化处理, 简化了基于严格反馈的模型. 其次, 基于对主轮打滑原因的深入分析, 设计了非线性干扰观测器对干扰进行在线估计, 并在控制律设计中引入补偿部分. 通过构造递归结构的快速终端滑模控制器来跟踪实时变化的最佳滑移率并建立稳定性条件, 实现了飞机全电防滑刹车系统的有限时间快速稳定并有效抑制了主轮锁定打滑. 通过在不同跑道状态下进行模拟仿真, 验证了本文提出的飞机防滑刹车控制策略可以有效地提高刹车效率.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.