Adaptive SPC monitoring scheme for DOE-based APC

Automatic process control （APC） based on design of experiment （DOE） is a cost-efficient approach for variation reduction. The process changes both in mean and variance owing to online parameter adjustment make it hard to apply traditional SPC charts in such DOE-based APC applied process. An adaptive SPC scheme is developed, which can better track the process transitions and achieve the possible SPC run cost reduction when the process is stable. The control law of SPC parameters is designed by fully utilizing the estimation properties of the process model instead of traditionally using the data collected from the production line. An example is provided to illustrate the proposed adaptive SPC design approach.     

Cluster Synchronization in a Complex Dynamical Network with Two Nonidentical Clusters

This paper further investigates cluster synchronization in a complex dynamical network with two-cluster. Each cluster contains a number of identical dynamical systems, however, the subsystems composing the two clusters can be different, i.e., the individual dynamical system in one cluster can differ from that in the other cluster. Complete synchronization within each cluster is possible only if each node from one cluster receives the same input from nodes in other cluster. In this case, the stability condition of one-cluster synchronization is known to contain two terms： the first accounts for the contribution of the inner-cluster coupling structure while the second is simply an extra linear term, which can be deduced by the ＂same-input＂ condition. Applying the connection graph stability method, the authors obtain an upper bound of input strength for one cluster if the first account is known, by which the synchronizability of cluster can be scaled. For different clusters, there are different upper bound of input strength by virtue of different dynamics and the corresponding cluster structure. Moreover, two illustrative examples are presented and the numerical simulations coincide with the theoretical analysis.     

SBA中PLM的研究与应用

以一种典型的产品生命周期管理(PLM)软件--SmarTeam为例,研究了基于仿真的采办(SBA)中PLM的应用.PLM用于管理SBA中的不同资源,共享产品数据.此外,从三个方面扩展了PLM:首先,使用PLM的开发接口和ActiveX技术将PLM与Matlab集成,使用户可以在PLM中浏览Matlab生成的控制系统文件;其次,使用PLM的工具以及PLM和MS Project的开发接口将PLM与Project集成,提高了PLM的项目管理功能;最后,使用PLM工具并设置SBA资源建立SBA权限控制模型,使PLM可以管理SBA系统的所有权限.PLM的应用及扩展使其可以更好的支撑SBA系统,同时解决了SBA复杂权限管理的问题.     

装甲战车训练模拟器综合显示终端仿真系统设计与实现

采用模拟器进行数字化武器装备的操作训练是当今信息化装备发展的需要,综合显示终端仿真系统是装甲战车训练模拟器中重要的组成部分.基于实装通过在PC机上VAPS平台和VC 开发环境相结合来构建仿真系统,可以降低设计成本,缩短设计周期.介绍了仿真系统的结构、设计思想和实现方法,给出了系统组成框图和开发流程,重点研究了仿真界面显示和外部驱动程序等关键问题,实现了某型装甲战车训练模拟器综合显示终端仿真系统,满足了装甲车辆综合显示终端信息化训练的需要,具有较高的军事和经济价值.     

一种新的大规模网络最短路径的近似算法

平均最短路径长度是复杂网络的一个重要特性,但是对于大规模网络的平均最短路径长度的计算是困难的.在最近的一次对中国教育网的研究中.建立了一个有2 354 934个网页和26 816 209个链接的网络.要想计算该网络的平均最短路径长度,无论是传统的Floyd、Dijkstra算法,还是基于MPI的并行算法,在现有的计算机资源下都难以实现.提出了二级网络的概念,并基于此给出了一种针对中国教育网的新算法,使得在可以接受的时间内完成平均最短路径的近似计算,经试算效果令人满意,说明这种方法对于计算大规模网络的平均最短路径是有效的.     

SAR图像目标方位角估计与分析

SAR成像对目标方位角特别敏感,方位角估计的准确性会直接影响目标的分类和识别.目标方位角估计方法主要有包络盒准则法、轮廓线变换法和主轴原则法.每种方法都有其局限性,且估计范围是[0, 180],可是目标方位角实际范围是[0, 360].为了能获得任意角度且相对精确目标方位角,提出了一种综合SAR图像目标方位角估计方法.该方法融合了的单一估计法的优点,并利用目标的相关信息,突破了以往仅从图像的角度估计方位角的缺点.实验表明这种方法是有效的、可行的.     

驾驶员最优预见跟踪仿真研究

预见信息的加入能使驾驶员提前感知跟踪目标未来变化,从而对飞机做出超前控制。研究了驾驶员最优预见跟踪控制算法,理论分析得出预见信息对预见控制的作用特点。最后通过人机系统模拟实验,验证了预见信息对驾驶员超前补偿的特性。     

网络化制造环境下生产动态调度仿真与分析

针对网络化制造环境下生产系统特点,构建异地生产协同调度框架.基于调度框架进行动态仿真计算:应用模糊理论对生产时间分布概率进行判断,确定企业内部生产调度评测参数;使用Hopfield神经网络综合决策,求出企业外协生产与内部调度之间的可行解.将调度框架应用在实际生产调度问题中,对仿真计算结果继续综合优化,能够得到好的可行调度方案.     

电能计量互感器异常断相分析与故障仿真

在电能计量互感器出现断相故障的理论分析基础上,应用Matlab/Simulink构建了某35kV高压三相三线电能计量的仿真模型,并对电能计量互感器正常运行和多种不同断相故障现象进行了仿真,与实测数据和理论结果比较,验证了仿真模型的正确性,从而应用该模型对实际电能计量出现异常数据的现象进行了故障仿真分析,有效地辅助解决了实际工程问题.     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。