摘要：针对存在参数不确定性和外界未知干扰的微纳卫星动量轮转速跟踪控制问题,建立了包含模型不确定性和外部干扰的动量轮系统动力学模型,并提出了一种自适应神经网络全局快速终端滑模控制方法。首先,在无外部干扰情况下,设计了全局快速终端滑模控制策略以加快系统响应速度,实现系统有限时间稳定。其次,利用径向基函数神经网络对系统参数不确定性和外部干扰进行估计并补偿,并利用李雅普诺夫方法推导出神经网络自适应律,通过自适应调节网络权值确保系统在存在干扰的情况下实现系统稳定。最后通过仿真对比验证,本文设计的控制器不仅响应速度快,而且具有更好的抗干扰能力和鲁棒性。

摘要：编译器模糊测试,是测试编译器功能性与安全性的常用技术之一.模糊测试器通过产生语法正确的测试用例,对编译器的深层代码展开测试.近来,基于循环神经网络的深度学习模型被引入编译器模糊测试用例生成过程.针对现有方法生成测试用例的语法正确率不足、生成效率低的问题,提出一种基于前馈神经网络的编译器模糊测试用例生成方法,并设计实现了原型工具FAIR.与现有的基于token序列学习的方法不同,FAIR从抽象语法树中提取代码片段,利用基于自注意力的前馈神经网络捕获代码片段之间的语法关联,通过学习程序设计语言的生成式模型,自动生成多样化的测试用例.实验结果表明,FAIR生成测试用例的解析通过率以及生成效率均优于同类型先进方法.该方法显著提升了检测编译器软件缺陷的能力,已成功检测出GCC和LLVM的20处软件缺陷.此外,该方法具有良好的可移植性,简单移植后的FAIR-JS已在JavaScript引擎中检测到两处软件缺陷.

摘要：对发泡水泥保温板切割机进行设计,确定切割装置选用数根锯条组成锯系作为切割方式,选用曲柄滑块机构实现锯系的上下往复运动进行保温板毛坯切割,确定进料装置选用数根无动力辊子组成的辊子系减小毛坯进给过程中的摩擦力,选用链式推杆机构将链轮的回转运动转变为推杆的水平直线运动,推动毛坯实现水平直线进给。利用ADAMS软件分析了切割装置的设计可行性。该设计可以提高发泡水泥保温板的加工效率,对促进泡沫混凝土制品的推广应用具有重要意义。