仪表着陆系统远区场飞行检验方法研究

介绍了使用微波着陆系统(MLS)对仪表着陆系统(ILS)进行飞行检验的一种新方法。从理论上分析表明，通过选择特殊的检验航线及数据处理方式，此方法可适合于对仪表着陆系统远区场进行检验，且可对检验结果进行统计分析。     

磁性物体探测的线性求解方法

利用磁偶极子磁场的逆变公式，推导出通过物体磁场及其人梯度表示的用于解决磁性探测等问题中的线性方程组，解决了以往在求解该问题过程中缺乏清晰的理论模型及计算误差较大问题。在计算机上所作的模拟计算表明该方法是成功的。     

用空间滤波法显示位相型物体非均匀位相分布的较为普遍的分析与讨论

对空间滤波法的零频滤波与刀口滤波显示位相型物体的非均匀位相分布进行较为普遍且详尽的分析讨论，并给出一些实验结果．     

快中子飞行时间法检测隐藏爆炸物系统

利用具有位置灵敏且伴随ａ粒子探测器的快中子飞行时间谱技术，建立了隐藏爆炸物检测系统，能够同时测定待测物中的Ｃ，Ｎ，Ｏ３种元素，以确定炸药的存在；并具有较高的空间分辨率。此系统检测爆炸物，其漏检率、误检率低，检测灵敏度高。用此系统对多种炸药和有机物品进行了测量，其测得的复杂γ谱用人工神经网络进行识别，能够将炸药和普通有机物品区分开。此系统检测炸药的灵敏度为 ３００ ｇ。     

磁性物体探测的线性求解方法

利用磁偶极子磁场的逆变换公式，推导出通过物体磁场及其梯度表示的用于解决磁性物体探测等问题中的线性方程组，解决了以往在求解该问题过程中缺乏清晰的理论模型及计算误差较大等问题．在计算机上所作的模拟计算表明该方法是成功的．对该方法的实施硬件及探测器分辨率与探测误差等关系作了一定的讨论．     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求     

基于硬件纹理体重建的切割算法

在硬件纹理加速体重建算法的基础上,提出了两种模拟三维数据切割的方法:利用深度缓存实现和利用离散距离场实现.由于使用了图形硬件加速,所提出的算法达到了交互速度,可以应用在手术模拟等诸多三维切割应用中.     

基于H∞最优控制理论的高超声速飞机纵向逆控制

针对高超声速飞机复杂的气动特性以及不确定的非线性模型,提出了基于H∞最优控制理论的逆控制方法。该方法将H∞最优控制的鲁棒性能与动态逆控制的非线性解耦控制能力有机结合,能够在复杂的飞行条件下,实现对高超声速飞机高度非线性解耦控制;同时还能抑制模型参数变化的扰动,从而确保了高超声速飞机的纵向稳定性,改善了其纵向模态的飞行品质。通过仿真实验验证了该控制方法的有效性。     

基于Simulink的直升机动力学仿真模型

建立了完整的直升机飞行动力学数值仿真模型。建模时综合考虑了直升机的主要气动力部件的建模以及气动干扰等问题,详细讨论了与主旋翼相关的翼型气动力模型、诱导速度模型和挥舞运动模型的建模方法。基于层次化、模块化的建模原则,整个仿真模型最终在Simulink平台上得到了实现。最后采用算例直升机数据,根据提出的建模方法进行了定直飞行的配平计算和操纵响应分析,仿真结果证明了建模理论和方法的合理性和有效性。