基于动态控制方法的六自由度仿真平台位置正解研究

通过动态控制与实际六自由度Stewart仿真平台结构相同的虚拟平台的关节变量,实时得到了实际平台在采样点时刻的位置和姿态。首先将虚拟平台速度传递方程化为一阶动态系统,然后设计闭环反馈控制器,最后用Shampine数值迭代算法求解虚拟平台在每个采样周期内的响应过程。所提出的位置正解算法收敛,求解过程中最大的迭代运算次数固定,并且采样频率足够大的情况下,虚拟平台输出的位置姿态与实际平台位置姿态是相同的。仿真算例表明所提正解算法精度高,计算效率满足实时性要求。     

大区域虚拟战场环境中仿真平台的设计

针对大区域虚拟战场环境中作战仿真的特点，为联邦开发者提供了建立在RTI之上的仿真平台，该平台将RTI的部分接口函数和通用仿真实体模型封装到一起，实现了联邦成员之间自动数据通信和实体模型与通用实体数据结构之间的通信接口功能，大大减少了联邦开发所需要编写和维护的代码量，降低了开发新的联邦成员的复杂度，并成功的应用于防空作战仿真系统中。     

网络仿真软件NS2中队列调度算法的扩展

结合一个新的队列调度算法,深入全面地探讨了如何对网络仿真软件NS2(NetworkSimulator)进行扩展,特别是如何在NS2中实现复杂的队列调度算法。对在NS2中实现新算法的基本原理和过程,以及一些关键细节给出了较为详细的描述,如通过分组来携带用于调度的流状态信息,以及如何使用这些信息进行队列调度,增加对分组队列的基本操作等。最后还给出了新算法的仿真实验结果,实验结果表明新算法在公平性方面的性能良好。通过扩展NS2来验证新的网络协议和算法,大大提高了效率、降低了成本,并更具灵活性。     

基于ADAMS/Vibration的轧机垂直振动模型的研究

针对宝钢2030mm冷连轧机第四架的颤振现象,将实际轧机的垂直振动简化为六自由度不对称质量—弹簧系统,通过机械系统动力学分析软件ADAMS建立了该轧机垂直振动的虚拟样机模型,并利用ADAMS/Vibration求解了系统各阶固有频率和模态主振型,求解结果与实测结果相符。确定该颤振为第三倍频程颤振,并通过模拟振源的仿真实验,证明增大液压压下系统的阻尼可以有效地抑制这种颤振。     

基于虚拟现实技术的船艇航行训练仿真系统的研究

介绍了虚拟现实技术在船艇航行训练仿真系统中的应用,叙述了船艇运动方程的建模、海洋虚拟环境建模以及人机交互界面的构建,对三维鼠标与数据手套的应用、视点与虚拟手的控制、海底地形建模与碰撞检测技术等进行探讨,解决了船艇航行的运动仿真、环境仿真以及实物仿真等问题。     

油气悬架系统的虚拟样机研究

根据起重机油气悬架系统的结构特点和工作原理,应用ADAMS/Hydraulics软件建立了包括温度、油缸摩擦和阻尼、油管尺寸、蓄能器接口阻尼以及油缸接口阻尼等影响的油气悬架系统虚拟样机模型,并给出其主要的数学模型。通过仿真结果和试验数据的对比,证明了油气悬架系统虚拟样机的正确性。在此基础上进一步探讨了油气悬架系统的一些主要参数对系统非线性特性的影响。为油气悬架系统对全路面起重机的整车操纵稳定性和平顺性的研究奠定了基础。     

一个基于XML的虚拟博物馆场景描述语言

博物馆的虚拟展示对博物馆在教育和科普方面都具有重要意义,但目前大多数虚拟现实技术在实现一个低成本的,桌面型的,面向网络的三维虚拟博物馆系统时都有着不同程度的不足。本文针对虚拟博物馆的特点及需求,给出一个基于XML的适于描述虚拟博物馆场景的场景描述语言XVM。XVM根据展示环境与藏品模型分离的设计原则,有效地利用了馆藏资源的各种数字信息,并在一定程度上降低了网络传输量。在XVM的基础上,一套虚拟博物馆构建及漫游系统已被初步实现,并在实际应用中取得良好的效果。     

有效区分决策单元的数据包络分析方法

针对传统数据包络分析模型不能区分有效决策单元以及不同决策单元的效率缺乏可比性问题,引入最优和最差两个虚拟决策单元,提出一种有效区分决策单元的DEA模型.该方法借助两个虚拟决策单元,建立模型,求出一组公共权重,并以此为基准计算每个决策单元的效率指数,实现决策单元的排序.通过实例,与其它方法比较,验证该方法在区分决策单元方面更有效.     

知识转移与网络组织的动力学行为模式( Ⅰ)

过去的研究表明知识转移与网络组织的结构特征和行为模式之间存在互动作用.但是,许多研究只从微观层面上探讨了网络组织中的知识转移过程,而对知识转移过程中网络组织呈现的宏观动力学行为特征以及微观与宏观之间的联系还缺乏相对细致的考察.利用虚拟实验,在规则系统的基础上,探讨了知识转移与网络组织的动力学行为模式之间的相互依赖关系.     

基于粗糙神经网络的航空电子传感器故障诊断

针对航空电子传感器系统是由多个子系统所组成的复杂大系统且很难量测系统输入,传统故障诊断方法难以评估这类系统的问题,提出了一种基于粗糙神经网络的航空传感器故障诊断方法。该方法首先运用Kohonen网络对航空电子传感器测量得到的连续数据进行离散化,然后用粗糙集理论进行知识规则的提取,最后用提取的知识作用于一步预测神经网络,用该网络预测结果与航空电子传感器实际输出进行阈值比较,进而进行故障检测。仿真实验和实际应用表明,该方法可行并能有效地检测传感器故障,且故障诊断率高。