基于BP神经网络的飞机装备维护人员综合素质评估

在分析了影响维护人员素质的因素后提出了基于BP神经网络对维护人员综合素质进行评估的方法.利用BP神经网络建立了维护人员综合素质的评价模型,并通过使用改进算法进行了训练.训练测试的结果表明,该方法具有较高的可行性和有效性,为全面评估维护人员的素质提供了一种方法.     

基于BP神经网络的现役装备改进风险评价研究

与研制新型装备相比,现役装备改进具有成本低、周期短的优势,但仍存在一定的风险。采用BP神经网络评价方法,利用MATLAB的神经网络工具箱,把非线性的风险评价原理模型化,给出了评价的学习算法,并通过测试数据验证了模型的可靠性。采用BP神经网络模型,不但解决了非线性数据方面的问题,而且通过训练模型的训练和建立,找出输入与输出的对应关系,减弱了人的主观因素,相对于其他方法更客观可信。     

基于BP神经网络的复合材料失效分析

创建了基于BP神经网络方法预测复合材料在复杂应力状态下的失效模型.依据现有的试验数据,建立了基于BP神经网络的数学模型,并给出了网络在多次训练的统计性评价参数.以及单次样本泛化性能的评价参数,并利用这些参数实现了网络的结构优化和训练优化,得到了比较精确的网络模型,成功预测了复合材料的失效数据,拓宽了计算复合材料失效的范围,同时可以对复合材料的失效分析和试验设计进行指导.     

粒子群优化的粗糙集-神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于粒子群优化算法的邻域粗糙集-神经网络的发动机智能故障诊断方法,首先利用基于邻域粗糙集模型的属性约简方法对样本数据进行属性约简,然后采用粒子群优化算法替代传统BP算法来训练神经网络的权值和阈值,再用训练好的神经网络对航空发动机气路故障进行诊断.仿真结果表明:该方法降低了神经网络结构的复杂性,减少了网络训练时间,提高了诊断精度.     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

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.      

基于BP神经网络的国防企业技术创新能力评价

结合自组织理论提出了国防企业技术创新评价体系,构建了BP神经网络模型,运用MATLAB软件进行了模型仿真.研究发现仿真结果与专家评价结果基本一致.可见,运用BP神经网络方法对国防企业技术创新能力进行评价有一定的通用性、便捷性和实用性.     

基于BP神经网络的装备备件重要度评估

针对装备备件重要度的评估问题,构建了相应的评估指标体系,建立了用于备件重要度评估的三层BP神经网络.然后,构造样本对BP神经网络进行训练,利用训练好的网络对备件重要度进行评估.结果表明,该方法能够较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,取得了较好的评估效果.     

故障率预测的稀疏直接支持向量回归机方法

为改善直接支持向量回归机(DSVMR)的稀疏性,提出一种适用于DSVMR的剪样训练算法.该算法利用矩阵变换实现剪样前后DSVMR的递推求解,提高了剪样训练过程中DSVMR多次训练的计算效率.混沌时间序列预测仿真表明,该算法有效改善了DSVMR的稀疏性,且计算效率较基于Cholesky分解的剪样训练算法有显著提高.飞机故障率预测实例表明,经剪样训练后的DSVMR的预测精度高于BP(back-propagation)神经网络预测方法与RBF(radial casis function)神经网络预测方法.     

基于BP神经网络的飞行训练品质评估

为了弥补现有飞行训练品质评估系统存在的不足,本文提出利用飞行员生理信号和飞行操作参数来构建评估指标体系。建立了基于BP神经网络的飞行员飞行训练品质评估模型,通过已完成训练的网络的权值分布计算出各输入指标对最后评分结果的影响,并通过算例分析检验了该模型的可靠性。检验结果表明:经BP神经网络模型训练得到的结果和样本的专家评分基本吻合,选取的评价指标有效,该评估模型能够有效地将飞行员生理信号与飞行训练参数相结合,对飞行员的飞行训练品质进行评价。