自动调制度测试仪的研制

研制了以单片机为核心的自动调制度测试仪.该仪器具有如下特点:宽频率范围测试信号自动跟踪,输入载波频率范围1.5-2000 MHz;宽动态范围载波电平自动调整,输入载波电平范围0.01-1 V;低失真高灵敏度,低频输出失真≤±1％,实测灵敏度为2-3 mV.     

低碳钢和不锈钢圆管轴向冲击碰撞吸能特性研究

针对金属圆管的吸能设计，通过落锤试验和动力显式有限元法对低碳钢和不锈钢圆管的碰撞吸能特性进行了研究。研究发现：轴向冲击下圆管的失效模式分为轴对称模式、过渡模式和非轴对称模式，初始几何缺陷的随机性是产生不同失效模式的原因之一。给出了平均碰撞力的设计公式，最后探讨了采用铝基蜂窝状填充材料对圆管耐撞强度的影响。     

分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪

针对分布式被动传感器网的特点，提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器，采用最大似然法估计目标初始状态；为适应异步观测条件，提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明，在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。     

一类多关节机器人系统的模糊滑模控制算法仿真

针对具有参数不确定性的多关节机器人动力学系统，提出了一种基于模糊逻辑的滑模控制方案。该方案采用模糊滑模跟踪控制设计，柔化了控制信号，减轻了一般滑模控制的抖振现象。利用李亚普诺夫定理证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差、控制信号的有界性。仿真结果表明了所提出的控制策略是有效的。     

基于UML的铁道车辆动力学仿真建模研究

铁道车辆动力学仿真活动包括仿真软件开发和使用软件建模仿真两个阶段。以面向对象的观点和方法重新研究了铁道车辆动力学仿真建模的需求和仿真软件设计。使用统一建模语言UML记录了3D组态动力学仿真建模需求，系统、部件、状态变量三级结构下的动力学计算机制，仿真软件结构和应用领域中重要的类及其关系。实现了一个基于部件影射的6自由度全量非线性的铁道车辆动力学仿真软件。     

欠结构水下机器人的自适应位置跟踪控制器的设计

欠结构水下机器人的控制是一个具有很大难度的课题。研究了一种欠结构多方位智能机器人的跟踪问题，在机器人参数不确定及存在未知环境扰动的情况下，设计出了连续的自适应控制器，使得机器人可以自动地跟踪任意光滑的轨迹，并且跟踪误差收敛于半径为任意小的原点的邻域。Matlab仿真研究表明了该控制方案的有效性。     

基于Matlab的燃料电池汽车动力系统仿真

在给出燃料电池汽车动力系统结构的基础上，基于Matlab软件环境，建立了前向式燃料电池汽车动力系统模型，模型结构和实际的动力系统有着严格的对应关系，各部分模型采用物理分析与数据处理相结合的方法建立。按照一定的控制策略和部件物理参数进行了仿真，仿真结果表明该模型的有效性和合理性，为燃料电池汽车动力系统研究打下了基础。     

固体小运载的制导方案设计与仿真

巨大的小卫星发射市场吸引着国内外竞相研制低成本的固体小型运载火箭。通常的运载火箭是液体，但固体不象液体，其推力大小取决于装药设计，因此不可控，且推力实际值与标称值的偏差也较大，如果发射条件受限制，要约束重量，通常固体火箭耗尽关机，三级也可能自旋稳定，由此带来了制导技术的问题。研究工作较有效地探索了一种固体小运载的制导方案设计问题，进行了算例仿真，作了精度和稳定性的验证研究，结果表明该制导方法可行，稳定性较好，对固体发射小卫星的制导有一定的参考意义。     

基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。