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导弹气动参数一般通过理论计算或风洞试验数据来获取,由于受诸多因素限制而难以获得精确值。为了提高导弹动力学模型的精确度,利用神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,对各实际工作点的气动参数进行辨识。采用反向传播神经网络的结构模型,通过加入模糊推理算法进行神经元权值修正的聚类训练,并动态地调节隐层节点数目,由此提出了一种能够精确跟踪非线性函数的网络模型。网络中若不存在能代表某些输入的聚类中心的神经元时,增加隐层节点数即相当于增加相应的模糊规则,它体现了该网络的自组织特点。仿真结果验证了模型对气动参数辨识的有效性,该方法对于自动驾驶仪气动参数的修正具有良好应用前景。 相似文献
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日本8吨五十铃(ISUZU)载重汽车的制动系统采用空气增压液压制动传动机构型式,如图25所示。此系统的主要特点是,比普通的简单液压驱动机构多了一个空气增压器。空气增压器的构造见图26。当驾驶员踩下制动脚踏板时,制动总泵的活塞下移,油压升高。当总泵内的油压P>1kg/cm~2时,空气增压器辅助缸1后腔的液压 相似文献
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