基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选，降低输入维度；采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化，并对优化的神经网络进行训练；用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法，并且在参选故障诊断的性能参数不同时，其诊断误差相近，展现出较强的适应能力。      

基于神经网络-遗传算法的液力透平叶片型线优化

提出了一种叶片型线的多工况优化设计方法,该方法包括叶片型线参数化、优化的拉丁超立方试验设计、CFD技术、GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络与遗传算法.具体采用三次非均匀B样条曲线参数化叶片型线,优化的拉丁超立方试验设计方法在设计空间内获取训练GA-BP神经网络的样本点,各个样本点性能分析由CFD技术完成,随后开展GA-BP神经网络的学习训练,最后采用GA-BP神经网络和遗传算法相结合的优化技术求解液力透平叶片型线的多工况优化问题.基于上述优化方法对一液力透平进行了叶片型线的优化改进,结果表明,在保证扬程不小于相应初始扬程的约束条件下,优化后的液力透平效率在3个指定工况下分别提高了3.91%,3.59%和3.09%, 证明采用此方法优化叶片型线具有一定的可行性.      

基于遗传神经网络的飞行载荷参数识别

针对飞行载荷参数识别问题,结合典型机动动作,提出一种优化改进的BP神经网络模型。模型采用留出方法和遗传算法对BP神经网络的设置参数进行优化,利用最优设置参数训练得到飞行载荷与飞行参数的BP神经网络模型。在半滚机动下,通过利用飞行参数识别某一部位弯矩并与未优化BP神经网络对比,表明优化改进的BP神经网络模型对飞行载荷参数识别是一种可行且精度高的方法。     

基于遗传算法和BP网络的航空发动机拆换期望值预测

通过使用真实样本实验的方法,在BP神经网络、GA遗传算法与改进的GA-BP复合算法中,找出能迅速精确地预测航空发动机拆换期望值的最佳方法。试验结果证明,GA-BP复合算法在用遗传算法对神经网络的权值进行大致搜索以后,再用神经网络方法进行训练,能很好地模拟发动机拆换期望值,并用实例证明该算法是有效的。      

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.     

基于遗传神经网络的机电产品绿色度评价

人工神经网络模型克服了传统的绿色产品评价方法依赖专家经验的弊端,但神经网络训练时具有训练速度较慢、全局搜索能力弱、易陷于局部极小等缺点.本文提出的用遗传算法优化神经网络的方法提高了产品绿色度评价的准确性.     

考虑机身干扰的超临界机翼稳健型优化设计(英文)

研究并建立了针对超临界机翼稳健型气动优化设计系统,采用标准遗传算法作为优化搜索方法,采用BP神经网络建立了精度可靠的近似模型,构建出高效可靠的气动优化设计系统。文中对BP神经网络进行了改进,提高该网络的训练速度以及对气动力的预测精度,样本测试结果显示,基于改进BP神经网络的预测精度是可靠的。针对考虑机身干扰的某型客机机翼的优化设计问题,以飞行马赫数为不确定因素,并假定其服从正态分布,机翼选取5个设计剖面共55个设计变量,对其巡航状态气动性能进行稳健优化设计,结果显示,优化后的翼身组合体阻力发散特性比原始模型有较好的改进。     

火焰筒浮动瓦块的壁温-结构一体化优化

以火焰筒浮动瓦块结构为研究对象,提出了利用神经网络与遗传算法相结合的方法对浮动瓦块中冷却结构变量和安装位置变量进行同步优化.利用遗传算法分别对冷却结构变量和安装位置变量进行优化,将安装位置优化结果作为冷却结构变量优化中遗传操作的依据,最终实现冷却结构和安装位置的同步优化.为了通过计算效率,利用神经网络对安装位置的优化结果进行映射取代其优化过程.算例结果表明:该方法高效、精确,有很好的工程实用价值.      

一种优化神经网络拓扑结构的主从式遗传算法

通过对标准遗传算法进行改进,给出了一种主从式遗传算法,该算法能够对多层前馈神经网络的拓扑结构进行有效优化,选择权重的初始化范围,隐含层的节点数以及输入层节点等,同时也解决了BP算法易于陷入局部极小的问题。     

案例推理和神经网络在航空发动机稳态模型中的应用

传统建模方法难以准确建立航空发动机数学模型,单纯使用BP神经网络建模又有其不足.将案例推理和改进BP方法相结合,根据案例推理优化训练数据,再利用神经网络,建立了发动机稳态模型.结果表明,该模型有较高的稳态精度,而且具有较好的泛化能力.     

系统级芯片设计研究

根据国内外电子行业及微电子IC设计行业的发展现状和军用航空电子系统的特殊性,本文提出了SOC设计构想,详细讨论了SOC设计过程。并以视频字符发生器设计为例,对航空电子进行了SOC新设计概念的探索。     

舰船空气尾流场对直升机着舰的影响研究

舰船空气尾流场是直升机舰上起降时的主要环境条件,对直升机的操稳性能及飞行安全有很大的影响。通过某型舰模风洞试验的PIV结果,介绍了舰船空气尾流场特性,如:等速度场和截面流线图、舰船机库脱体涡等,分析了下冲气流、涡流区及开/关机库大门等对直升机着舰的影响,对保障直升机飞行安全有重要价值。     

基于FMECA的测试性验证分析

随着装备元件的集成度越来越高,对装备测试性的要求越来越高。良好的测试性设计可以有效地提高产品维修性,降低全寿命周期费用。在对通用处理单元进行故障模式、影响和致命度分析(FMECA)的基础上,建立了产品的测试性模型,进行了测试性验证试验,并对验证结果进行分析。     

先进上风格式跨声速CFD计算研究

介绍了空气动力学跨音速计算中应用广泛的几种上风格式,同时引入了JAMSON中心差分格式作为比较,针对激波分辨率,格式精度,计算效率等方面的问题对ONERAM6机翼进行了对比性计算,讨论了ROE的FDS格式,AUSM+格式和AUSMDV格式的计算性能,得出了很有意义的结论。     

飞机装配进度三维可视化技术研究

为了将飞机装配进度以一种直观、可视化的方式展现出来,提出用三维简化模型展示飞机装配进度的方法.首先研究了三维设计模型的简化方法;其次将生产信息与三维简化模型关联起来,建立了飞机装配进度信息模型;再次研究了在信息模型支持下的组件装配状态信息提取技术;最后通过某飞机制造企业的应用实例,验证了方法的可行性和有效性.     

基于IETM技术的数据要求分析

比较了MIL-D-87269A和S1000D两个标准的IETM数据要求,分析出CSDB是数据库构建的有效解决方案.基于CSDB的IETM系统实现全寿命信息管理"一次生成,多次使用"的理念.     

Access—list技术应用研究

访问表是网络防御外来安全威胁的第一关 ,它是通过允许或拒绝信息流通过路由器的接口来实现的一种机制。本文介绍了访问表的基本概念、基本原理以及具有高级安全特性的新一代访问表 ,给出了一个建立应用访问表的实例 ,最后对各种网络安全威胁给出了对策及实现方案。     

基于模板的设计技术探讨

工程设计中存在着大量约定俗成的模式,这些设计套路是工程设计人员多年工程实践的积累与体现,其合理有效的利用可以大幅提高设计效率。本文根据作者近年来在直升机工程设计系统的应用开发与管理经验,提出模板的概念,介绍了基于模板的设计方法。     

浅议平等的实质与含义

每个人的生理、身体、心理、能力等有着先天差异，不可能消灭这种差异，实现人的绝对平等。但每个人都有人的尊严，在自由人格的形成上必须享有平等的权利，这就是平等观念产生的缘由。平等在法的价值体系中具有非常重要的意义。平等指导着法律对权利、义务的公正分配，“法律面前人人平等”是法律的基本原则；平等引导着法律的进步和发展，人类法制水平的不断提高，实际上反映了人类平等在形式和实质方面的深化发展。     

基于领域的机器定理证明的研究

采用分类的思想,对领域内的证明问题进行了归纳总结、抽象,在计算机上建立了相应的模型,采用基于知识的推理技术,设计了机器定理证明的实现流程,并针对某种具体类型实现了相应的原型系统,得到了满意的结果。分类思想为具有较强客观规律问题的机器自动求解提供了思路。