对雷达组网数据融合中几个关键问题的研究

针对雷达组网的实际情况 ,通过对影响雷达网数据融合处理的几个关键问题进行分析 ,给出解决这些问题的方法 ,通过仿真和实际雷达数据的实验 ,取得了好的效果。可应用于实际雷达网的数据融合工作中     

基于MCMC方法的子通道程序模型参数不确定性量化分析研究

假定模型参数的不确定性服从正态分布,根据贝叶斯原理,其最可能的分布是结合先验信息和观测信息得到的最大后验概率,马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）抽样适用于此类反问题求解。鉴于随机论方法的巨大计算量,本研究利用BP(Back Propagation)神经网络及相对熵最小化来自适应加密训练数据,从而建立替代复杂正向程序的代理模型,并利用开发的不确定性分析程序对影响空泡份额的模型参数不确定性进行量化分析,选用的子通道程序为COBRA-IV。结果表明：在求得模型参数不确定性后,通过不确定性正向传递得到结果的95%置信区间对实验值的包络性较好,利用不确定性均值对模型进行标定得到的结果较基准值更接近实验值。因此,本研究建立的不确定性量化分析方法能较好适用于子通道程序的不确定性分析。     

钢水液面自动控制系统

介绍了连铸机结晶器中钢水液面控制系统的工作原理、系统构成、调节装置和辐射防护问题,给出了试验对比分析,利用此系统不用对连铸机结晶器进行任何改动,对钢水及周围不会造成污染。     

反胀压力对铝合金球底筒形件充液拉深过程的影响

充液拉深工艺是一种先进的板材柔性成形方法。结合航天部件的实际需求,通过数值模拟的方法,对5A06铝合金球底筒形零件的初始反胀充液拉深成形过程进行了研究。应用基于LS-DYNA3D内核的动力显示分析软件eta/Dynaform5.5,分析了液室初始反胀压力与液室压力对零件壁厚分布以及起皱、拉裂等缺陷的影响规律,讨论了反胀压力与液室压力的匹配关系,得到了合理的加载区间。结果表明,采用优化的初始反胀压力和液室压力耦合加载条件,可以有效的抑制零件球底部的过度减薄,控制悬空区的内皱,提高零件成形质量。     

FOXPRO FOR WINDOWS中的通信技术

在数据库中经常要接收、上报一些数据。当使用点对点通信时难免要使用串口。FOXPRO FOR DOS中使用通信口可以采用FOPEN()函数,以非缓存方式打开所需的串口。但是在WINDOWS中由于串口被WINDOWS接管,因此要使用串口必须要使用WINDOWS提供的函数。所以无法直接与串口打交道。而在FOXPRO FOR WINDOWS中,有关如何使用WINDOWS函数,无论是在FOXPRO-EXAMPLES,还是在GOODIES中这方面的例子都很少。本文将就     

绝对式光电轴角编码器CAN总线接口

针对绝对式光电轴角编码器在采用CAN总线通信方式控制系统中的应用,提出编码器数据传输接口的一种新方法,即通过CAN总线接口实现在带有多传感器、多分系统的控制系统中数据传输,本文论述了它在大型光电跟踪系统中的应用。     

基于正交试验的S梁冲压成形分析

板材在冲压成形过程中,复杂结构零件会产生很多缺陷,如起皱,拉裂及卸载后工件的回弹,严重影响了冲压件的成形精度。采用数值模拟与正交试验相结合的优化分析方法,研究了S梁覆盖件冲压成形工艺的优化。依据正交试验方案,以凹模圆角半径、冲压速度、摩擦系数、压边力为研究因子,最大减薄率、最大增厚率为评价指标,采用有限元软件Dynaform进行冲压成形模拟。最终得到了最优的凹模圆角半径、冲压速度、摩擦系数、压边力等工艺参数组合。     

基于CPSO滚动优化的堆芯功率自适应预测控制

In view of the nonlinear and reactive constraint of nuclear reactors in the process of variable power, this paper proposes an improved generalized predictive control (JGPC) for core power control. The JGPC calculates the predicted output value by predicting the model parameters and recursive relationships. At the same time, chaos particle swarm optimization (CPSO), which is improved by the sinusoidal chaos strategy and nonlinear inertia weight, is applied to the rolling optimization of JGPC. In the process of optimization, the reactive constraint are dealt with by setting optimization boundary and chaos strategy. The controlled auto-regressive integral moving average (CARIMA) model of core power is established as the JGPC prediction model, and the forgetting factor recursive least squares (FFRLS) method is used to identify the model parameters online. The JGPC controller is simulated and validated based on MATLAB platform. The results show that the controller can make the core power follow the set value quickly and steadily under the condition of satisfying the constraint, and has a certain anti-interference ability.