基于神经网络的高原机场飞机离地速度计算方法

针对现有飞行理论中对民航飞机在高原机场起飞离地速度计算研究不足,且计算方法单一、复杂的问题,利用MATLAB仿真平台构建在高原机场飞机起飞滑跑阶段模型,通过计算不同飞行条件下的飞机离地速度,得到大量训练样本,建立BP神经网络模型,将机场海拔、飞机质量、安全起飞速度、温度和可用起飞距离作为输入量,飞机离地速度作为输出量,对神经网络进行训练和测试,直至均方差达到要求。将神经网络所求估算值与仿真数据进行对比并进行分析。均方误差为4.128 9,均方根误差为5.612 1。使用神经网络计算方法效率高,误差小,可应用于不同高原机型在不同影响因素下的离地速度计算,对高原机场运行和机场跑道长度设计有一定参考价值。     

基于神经网络的无人直升机姿态控制系统设计

首先根据模型参考自适应控制理论,将模型逆与在线神经网络结合,设计了神经网络自适应姿态控制系统。接着叙述反馈线性化及模型逆理论,分析系统的模型跟踪误差动力特性,设计神经网络控制器及在线算法。然后以某无人直升机俯仰通道为例,对神经网络姿态控制系统进行仿真。结果表明该系统能够对未建模特性、参数不确定性等引起的模型逆误差进行自适应,而且在传感器输出中具有白噪声时仍然能够获得较好的响应特性。     

中继卫星跟踪航天器的轨迹分段优化算法研究

研究了中继卫星跟踪用户航天器的轨迹分段优化计算方法。首先根据位置矢量计算出理论跟踪轨迹,其次根据指向角连续变化的要求确定了单变量最小二乘拟合方法。在此基础上提出了基于动态拟合误差阈值的中继卫星跟踪轨迹分段优化方法。该方法首先确定在初始拟合误差阈值下跟踪轨迹的最优分段数目,然后将拟合误差阈值减小一个修正量,在新的误差阈值约束下重新计算各段的分段时长和分段数目,通过不断减小误差阈值进行循环计算,直到新的分段数目大于最优分段数目时完成计算。由于采用了逐步减小拟合误差阈值的动态阈值计算方法,使得各段的最大拟合误差得到了减小,并且达到了各段拟合误差的一致。该算法有效地提高了中继卫星程序跟踪中全程轨迹的计算精度,获得了良好的应用效果。     

一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

基于面向对象方法的压气机性能计算

提出一套预测压气机未知特性的方法,并基于面向对象思想采用变比热容计算方法进行压气机性能计算的分析和编程.结合粒子群优化（PSO）的全局寻优能力和反向传播（BP）神经网络的局部寻优能力提出基于PSO的BP神经网络（PSO-BP神经网络）预测压气机特性,分析了其预测误差和拟合误差:拟合误差基本都小于0.5%,预测误差基本都小于0.8%.其拟合精度和预测精度满足要求.采用变比热容计算方法来计算压气机性能,并采用面向对象方法编写了压气机性能计算程序.对几个压气机变工况点进行验证,各输出参数的最大误差为1.12%.因此,特性预测方法和性能计算的数学模型适用于压气机性能计算,这套方法同样适用于燃气轮机性能计算.      

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

基于深度神经网络的客机总体设计参数敏感性分析

飞机总体主要设计参数敏感性分析揭示了总体主要设计参数对飞机特性指标的影响,有助于总体设计方案的决策。针对宽体客机总体主要设计参数敏感性问题,根据其总体主要设计参数和特性指标的特点,以及多学科间的耦合关系,建立了深度神经网络模型。该深度神经网络模型以客机总体主要设计参数为输入,对特性指标进行预测。在深度神经网络模型中,设置了多个输入层、多个输出层以及多个分块的隐藏层,从而模拟客机总体主要设计参数对特性指标的影响以及不同特性指标之间的相互作用。测试结果表明,与传统代理模型相比,深度神经网络模型对客机特性指标的预测精度更高,多参数适应性更好。利用该深度神经网络模型对客机总体主要设计参数进行敏感性分析。分析结果表明,机翼1/4弦线后掠角在30°~31.5°时,有利于减少最大起飞重量和起飞平衡场长;发动机海平面最大静推力和机翼面积对客机直接使用成本、最大起飞重量等特性指标的影响最为显著。     

机载超轻量化卷积神经网络加速器设计

卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明：本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。     

基于视线的无人机鲁棒自适应编队控制设计

针对基于视线的无人机编队动力学非线性不确定的特性,设计了一种基于鲁棒自适应控制的编队控制系统.首先建立了基于视线的长机-僚机编队方式下的无人机编队动力学模型,而后将其转换成伪控制形式,将伪控制量分解成参考模型的输出、比例微分控制输出与神经网络自适应输出三项,采用误差观测器的输出训练神经网络以实现误差补偿,利用Lyapunov理论对误差的有界性进行了证明,设计了伪控制保护以防止执行器超出物理范围.最后建立了无人机六自由度非线性模型并进行仿真,结果表明设计的编队控制系统可以使僚机有效地跟踪做不确定机动的长机.     

陀螺输出信号的超高速处理

采用硬件描述语言VHDL设计了专用于方向余弦阵计算的集成电路,可用于对激光陀螺或挠性陀螺输出的脉冲信号或脉宽调制信号进行方向余弦阵计算。输入脉冲频率最高可达1 MHz;分辨力为1.57＂时,最大角速率可达400(°)/s。方向余弦阵的元素采用64位有符号定点数表示,计算精度达1.08×10-19。硬件结构采用64位宽度的循环移位链,核心计算单元由46个8位加法器构成3级流水线并行处理。     

基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构优化设计

探索基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构多学科设计优化方法,建立了基于近似技术的多学科设计优化框架。气动学科采用全速势方程加黏性修正进行翼身组合体跨声速流动的气动计算,结构学科采用有限元分析方法进行应力与变形计算。采用均匀设计法给出若干样本点,分别采用二次响应面、Kriging模型和径向基神经网络等多种近似技术,构造气动学科和结构学科的近似分析模型,并对几种近似模型精度进行了分析和比较。研究发现,Kriging模型和二次响应面具有几乎等同的较高的近似精度,神经网络的近似精度则较差,由于二次响应面计算量更小,故最终选定为机翼设计优化的近似方法。以升阻比和结构重量为目标,考虑升力、机翼面积以及应力和应变约束条件,对运输机机翼4个外形参数和4个结构参数进行多目标、多约束优化设计。优化后的机翼具有较好的气动/结构综合性能,表明本文方法是可行的。     

随机馈相方案的仿真对比及阈值参数C的优化分析

为减小数字式移相器造成的量化相位误差,需要对每个天线通道的相位进行随机馈相处理。在相控阵雷达波控系统的随机馈相方案中对常见的二可能值法和零相位误差法进行了仿真,结合与天线理想方向图馈相的误差及多次计算得到的方差,得出二可能值法部分随机馈相方案误差较小、算法稳定,之后对部分随机馈相的关键阈值参数C的取值范围进行了讨论,得出不同波束指向下效果较好的阈值区间,最后通过遗传算法优化计算得到了副瓣电平最低时的最佳馈相编码方案。结果表明:在某个波束指向下,通过选取合适的部分随机馈相的阈值参数,能够在不影响天线指向方向的基础上降低副瓣电平;而当波束指向角越大时,阈值参数C的值越小。     

涡扇发动机加减速特性显式与隐式计算方法

为了探索一种便于进行涡扇发动机过渡态控制规律设计的性能计算模型,提出了基于部件法的涡扇发动机加减速的显式格式和隐式格式计算方法,该方法通过在发动机计算模型中直接给定喘振裕度限制值、燃烧室油气比限制值和涡轮进口总温的限制值,计算出最优的加减速特性,进而获得发动机的最优加减速控制规律。计算模型针对不同的给定值,选择了不同的燃烧室容积效应模型。证明了对一般的涡扇发动机,隐式格式计算模型中,给定压气机喘振裕度算法的解是唯一的。以某涡扇发动机在地面的加减速过程为例,按最优加减速控制规律计算,显式格式算法和隐式格式算法的结果误差小于1.3%.对给定高压转子转速加速率的加速特性也进行了验算,计算结果与最优加速过程的结果误差小于1.7%.本文提出的加减速特性计算方法可为涡扇发动机的过渡态开环和闭环控制规律设计提供便捷的手段。     

基于人工神经网络的航空铝合金激光切割工艺研究

为了推动铝合金激光切割工艺在航空领域的应用,进而对航空铝合金激光切割工艺进行研究。采用正交试验获取了工艺参数与质量特性的数据样本;再利用Python语言建立一个包含双隐藏层的人工神经网络模型对样本进行学习,通过该模型探究了工艺参数同质量特性之间的影响关联并进行预测分析。结果表明,得到的各质量特性预测的平均误差都能控制在10%以内。通过该模型优化获得试验件的尺寸偏差、粗糙度和热影响区宽度的实际测量值和预测值误差分别为8.5%、6.4%和8.2%。     

基于AVR32的小型磁航向系统设计

现有的磁航向测量系统体积、重量、功耗偏大,并且调试、误差补偿算法复杂、整体费用偏高,针对这些问题,设计了一个在小角度俯仰、滚转情况下的小型磁航向测量系统.该系统采用带DSP指令的32位高速处理芯片AVR32 UC3B0256、新型倾角传感器SCA100T以及磁阻传感器HMC 1022构成数字化解算平台,实现了误差补偿.实验数据显示,在水平状态下,磁航向测量值最大误差为±1.4；当俯仰角低于30°或滚转角低于35°时,随着角度的增加,磁航向输出误差变化不大,最大误差分别为3.7°和2.8°;当俯仰角超过30°或滚转角超过35°时,磁航向输出误差会急速增大.结果表明,该系统在小角度俯仰、滚转情况下具有较准确的磁航向角解算能力.     

基于加权线性响应面法的神经网络可靠性分析方法

在加权线性响应面法的基础上,提出隐式极限状态方程可靠性分析的神经网络方法。加权线性响应面法不仅形式简单、易于实现,而且可以很好的近似极限状态方程的设计点,但它却不能适应非线性极限状态方程的失效概率计算。神经网络对非线性极限状态方程有很强的近似能力,但神经网络的迭代不如加权线性响应面法那么简单易行,因此提出加权线性响应面与神经网络相结合的可靠性分析方法,这种方法既保证对设计点的精确近似,也保证对设计点附近的非线性极限状态方程的很好近似。与加权线性响应面法相比,本方法计算失效概率的计算工作量有所增加,但对非线性极限状态的计算精度却大大提高。算例充分显示所提算法的合理性和可行性。     

基于一种贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动优化设计

为了在可接受时长内获得高空螺旋桨气动方案的最优解，提出一种基于贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动外形优化设计方法。该方法以拉丁超立方抽样获取螺旋桨气动外形参数的初始样本点，建立以该参数为输入、数值模拟获取螺旋桨气动性能为输出的初代高斯过程模型；以遗传算法和三种并行加点准则构成的子优化获取新样本点，求取新样本点的气动性能，并更新样本数据和高斯过程模型。该方法可以使新样本点快速向最优解附近集中，从而提高最优解附近的模型近似精度。为验证模拟方法，加工了某高空螺旋桨进行地面试验。与模拟结果相比，试验推力平均误差2.34%、扭矩平均误差3.33%。以课题组自研的6个低雷诺数翼型为基础，使用该方法对某高空太阳能无人机螺旋桨进行优化设计，优化结果显示：螺旋桨在设计点推力提高9.24%、效率提高8.13%。研究结果表明，该方法对高空螺旋桨优化设计及相关工程应用具有较强的参考价值。     

基于BP神经网络的涡扇发动机部件特性研究

针对发动机特性计算中数据插值精度不高和部件特性的小转速数据难以获得的问题．建立了对部件特性数据进行识别学习的BP神经网络，从而实现了精确插值和对未知特性数据的推测。通过对网络输出结果的分析，表明该网络具有较强的实用性和准确性。     

神经网络在无人机电控活塞发动机试验中应用

分析了无人机用电控活塞发动机试验特点以及试验中存在的难点,针对电控发动机高海拔标定试验中进气歧管压力(manifold air pressure,简称MAP)传感器数据的传统线性插值方法不能完全表述电控发动机非线性特性的缺陷,提出采用BP(back propagation)神经网络模型的解决方案.为避免目前应用神经网络方法中所存在的不足,通过采用原始数据分组方法进行网络训练误差的实时反馈和控制,较好地解决了神经网络训练过程中容易陷入"局部最优"和"过拟合"状态,并对BP神经网络预测结果给予了详细研究,训练误差和预测误差分析结果表明了该方法的可行性和计算结果的可信性.      

变几何超声速混压式进气道气动性能数值研究

对设计马赫数为2.25的某型楔板可调的超声速混压式进气道,进行了气动性能研究。通过数值模拟方法,分析了该型进气道在不同工况下的流动情况,研究了进气道的内流特性,并运用一种近似方法计算溢流阻力,得出溢流阻力随流量的变化关系;结果证明,流量系数越高,溢流阻力越小。通过进气道的性能参数对比发现,变几何进气道在宽马赫数范围内,比定几何进气道更具有优势,文中的研究成果对于同类型进气道的设计和改进,有着一定的参考意义。