无人机绳钩回收仿真研究

比较了几种典型的固定翼无人机回收方式,针对舰载无人机,分析了绳钩回收方式的优点,给出了绳钩回收方案。通过分析绳钩回收情况下无人机的受力状态,建立起无人机绳钩回收仿真模型,并以某型舰载无人机为对象,在Maltab/Simulink中进行仿真验证。仿真结果可以得出无人机过载和回收制动力都在合理范围内,表明本文无人机绳钩回收方式是可行的。     

基于改进遗传算法的藻类神经网络识别

为了借助智能方法对日益严重的水污染进行识别预测,提出了一种改进遗传神经网络识别算法.该算法通过各个分算子的多元冲突、融合、协作和互补等方式,有机地结合形成一种整体优化算子,它包含了降维差异选择、暂态自适应交叉和冲突自适应变异等3个新的彼此相关联的分算子,能有效地生发多样性,提高解空间处处可达性.数值优化及湖泊蓝绿藻神经网络识别实验表明,该算法在克服早熟、提高全局收敛速度和增强神经网络的泛化能力等方面,均取得满意的藻类识别效果.