A TRACTION CALCULATING FORMULA BASED ON NON-NEWTONIAN RHEOLOGICAL MODEL

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RESEARCH ON NURBS SKINNING SURFACE VIA COMPLEX CURVES

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ROBUST ADAPTIVE BANK-TO-TURN MISSILE AUTOPILOT DESIGN USING FUZZY CMAC NEURAL NETWORKS

ＲＯＢＵＳＴＡＤＡＰＴＩＶＥＢＡＮＫ┐ＴＯ┐ＴＵＲＮＭＩＳＳＩＬＥＡＵＴＯＰＩＬＯＴＤＥＳＩＧＮＵＳＩＮＧＦＵＺＺＹＣＭＡＣＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＳＺｈａｎｇＹｏｕａｎ（张友安）,ＣｕｉＰｉｎｇｙｕａｎ（崔平远）,ＷａｎｇＳｈｏｕｂｉｎｇ（王守斌...     

DCAC/MRM——新世纪航空航天制造业发展方向(下)

5　ＤＣＡＣ/ＭＲＭ采用的软件系统及实施效果波音公司在实施ＤＣＡＣ/ＭＲＭ系统计划过程中 ,采用了国际上 4个大型商品化软件以替代原有众多、分散而落后的系统 :·Ｔｒｉｌｏｇｙ公司的产品构型软件ＢＵＩＬＤＥＲ ;·Ｂａａｎ公司的制造资源管理软件ＢａａｎⅣ ;·ＣＩＭＬＩＮＣ公司的计算机辅助工艺设计软件Ｌｉｎｋ ａｇｅ ;·ＳＤＲＣ公司的产品数据管理软件Ｍｅｔａｐｈａｓｅ。并且通过产品数据管理软件建立了单一产品数据源ＳＳＰＤ ,不仅管理整个飞机的构型工作 ,而且实现了庞大的ＤＣＡＣ/ＭＲＭ计划的系统结构及其软件功能 ,…     

工艺动态

5坐标ＮＵＲＢＳ插补ＣＡＭ软件ＯＫＫＮｕｒｂｓＣＡＭ -5ＡＸ　　在高质量高效率加工中 ,ＮＵＲＢＳ插补加工是非常重要的技术 ,但是尚无加工飞机机翼之类的与 5坐标ＮＵＲＢＳ插补加工相适应的ＣＡＭ软件。为此 ,日本大阪机工公司开发了同时具有 5坐标加工功能和ＮＵＲＢＳ插补加工优点的 5坐标ＮＵＲＢＳ插补ＣＡＭ软件。该软件的组成为 :( 1)由极小允许误差的ＮＣ数据转换成 5坐标ＮＵＲＢＳ插补数据的 5坐标ＮＵＲＢＳ转换软件 ;( 2 )可由ＣＡＤ模型数据直接作成 3～ 5坐标ＮＵＲＢＳ插补数据的 5坐标ＮＵＲＢＳ插补ＣＡＭ系统。采用…     

多通道动态测试分析系统

多通道动态测试分析系统张令弥,张春宁（南京航空航天大学振动所,南京,２１００１６）ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＡＮＤＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＳＯＦＭＵＬＴＩ－ＣＨＡＮＮＥＬＤＹＮＡＭＩＣＴＥＳＴ＆ＡＮＡＬＹＳＩＳＳＹＳＴＥＭ（ＤＴＡＳ）ＺｈａｎｇＬｉｎｇｍｉ...     

最佳的CAD／CAM工具──CATIA

最佳的ＣＡＤ／ＣＡＭ工具──ＣＡＴＩＡＣＡＴＩＡ是由法国ＤＡＳＳＡＵＬＴＳＹＳＴＥＭＳ公司设计开发，并由ＩＢＭ在世界各地销售的计算机ＣＡＤ／ＩＣＡＭ系统。新的ＣＡＴＩＡ版本中不仅给用户提供了详细的解决方案，而且具有先进的开放性、集成性及灵活性。其主要...     

面向数控机床的信息模型及通用后置处理系统

采用面向对象的方法，分析了ＣＩＭＳ环境下异构ＣＡＤ／ＣＡＭ系统和ＣＮＣ系统之间多对多后置处理的功能和信息需求，介绍了按照ＳＴＥＰ技术要求所建立的完整的、面向数控机床的产品信息模型，及其采用面向对象的编程方法所设计的多对多通用后置处理系统。     

两种神经网络应用于数控系统故障诊断

介绍了双向联想记忆（ＢＡＭ）学习算法神经网络和误差后向传播（ＢＰ）神经网络在数控系统故障诊断中的应用实例。这两种神经网络在数控系统故障诊断方面都有着重要的应用价值，都能实现故障的联想、容错、自学习等功能。但因为各自具有的特点不同，又使得ＢＰ网络更适于故障样本多的情况，而ＢＡＭ则适于要求对错误的故障征兆进行纠错的故障诊断系统     

一种新型机床CNC系统的开发

本文介绍了一种新型的基于微型计算机ＤＯＳ平台的经济型、全功能机床ＣＡＤ／ＣＡＭ／ＣＮＣ集成系统的特点及主要实现方法。     

测试设备故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析测试设备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统结合后用于测试设备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析测试设备故障诊断专家系统,并用软件加以实现。     

基于神经网络及专家系统的混合诊断法

本文将神经网络与人工智能专家系统结合起来,利用神经网络的联想记忆能力对发生过的故障进行直接记忆和联想。利用专家系统的反向推理能力对联想产生的侯选故障进行验证。据此原理开发了一种更接近人类思维过程的诊断系统。      

故障诊断方法发展动向

在介绍故障诊断技术发展、当前的故障诊断方法的基础上 ,重点介绍当前故障诊断领域中最为活跃的两种系统———基于知识的专家系统和基于神经网络的智能诊断系统的发展动向     

A fault diagnosis model based on weighted extension neural network for turbo-generator sets on small samples with noise

In data-driven fault diagnosis for turbo-generator sets, the fault samples are usually expensive to obtain, and inevitably with noise, which will both lead to an unsatisfying identification performance of diagnosis models. To address these issues, this paper proposes a fault diagnosis model for turbo-generator sets based on Weighted Extension Neural Network (W-ENN). W-ENN is a novel neural network which has three types of connection weights and an improved correlation function. The performance of the proposed model is validated against Extension Neural Network (ENN), Support Vector Machine (SVM), Relevance Vector Machine (RVM) and Extreme Learning Machine (ELM) based models. The results indicate that, on noisy small sample sets, the proposed model is superior to the other models in terms of higher identification accuracy with fewer samples and strong noise-tolerant ability. The findings of this study may serve as a powerful fault diagnosis model for turbo-generator sets on noisy small sample sets.     

基于桶消元的数控机床故障模糊贝叶斯网络推理方法

用模糊数描述节点的多种故障状态,用模糊子集描述根节点的故障概率,用贝叶斯网络的条件概率表描述节点间的不确定关系,构建数控机床故障的模糊贝叶斯网络;采用桶消元算法,对数控机床故障的模糊贝叶斯网络进行推理和计算,获得根节点的后验概率,为数控机床故障诊断与分析提供依据;最后,以数控机床刀架系统故障的贝叶斯网络推理过程为例,验证所提理论和方法的有效性。     

机载电子设备集成智能故障诊断系统

现有智能故障诊断方法主要有基于模型推理、基于规则、基于神经网络和基于案例的诊断方法,它们各有独特之处,又有各自的局限性。集成这些诊断方法能综合各诊断方法的特点,克服各诊断方法的局限性,从而提高诊断系统的智能性和诊断效率。本文根据飞机外场维护和内场大修的现状,设计了机载电子设备集成智能故障诊断系统。系统运用集成智能诊断策略,弥补单一推理方法存在的缺陷,增强了系统的故障诊断能力。实践表明,该集成智能故障诊断系统在机载电子设备的故障诊断与维修中发挥了积极有效的作用。     

基于FTA的末制导雷达故障诊断专家系统研究

以某型末制导雷达为例,阐述了基于 FTA 技术的故障诊断专家系统的重要应用。文中首先论述了末制导雷达故障诊断专家系统的构成;其次论述了知识库的组成、故障树和规则的概念、推理机的工作原理,最后论述了系统的自学习机制。     

航天器智能诊断系统开发研究

提出了基于故障树的故障报警方法和诊断方法,提出了面向故障树的报警知识和诊断知识表示方法及相应的报警和诊断推理策略,最后,在Windows环境下,用BorlandC++实现了一个原型系统,并通过对“实践-四号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.     

基于人工神经网络的航空火控系统故障诊断

提出了航空火控系统故障问题的描述方法 ,并给出基于人工神经网络的故障诊断的知识表达、网络结构和训练算法 ,此法对其他装置故障诊断也有一定的参考价值。