简介：针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行，无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响，具有的非线性和不确定性．导致事先设计的控制规则不再适合，对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果．本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略，利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力，对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出，采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成．使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能；仿真表明算法是可行的．
简介：建立了两自由度两点碰撞振动系统的动力学模型，给出了碰撞振动系统产生粘滞的条件，分析了系统存在的粘滞运动，采用打靶法，利用变步长逐次迭代逼近的方法求解系统的不稳定的周期碰撞运动，即Poincare截面上的不动点，通过对两自由度两点碰撞振动系统进行数值模拟显示了系统在一定参数条件下存在周期倍化分叉和Hopf分叉，同时通过数值模拟的方法得到了以两自由度两点碰撞振动系统Poincare截面上的不变圈表示的拟周期响应，并进一步分析了随着分岔参数的变化，两自由度两点碰撞振动系统周期运动经拟周期分叉和周期倍化分叉向混沌的演化路径。
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