三种用于加工特征识别的神经网络方法综述

加工特征自动识别技术是智能化设计与制造的关键支撑，已有的实用性算法普遍存在学习能力差、识别范围有限和识别速度慢等共性问题。神经网络方法在计算机视觉和模式识别领域获得了巨大成功，其自学习与自适应能力和高速计算等优势也已在加工特征识别中得到初步的展现。对加工特征识别中具有应用潜力的三种不同的神经网络方法进行了研究，剖析了神经网络识别加工特征中的预处理与编码和神经网络结构设计等关键性问题，分析了不同神经网络方法的异同点，总结了当前神经网络识别加工特征的发展方向，为相关领域的研究提供一定的理论指导与技术支持。     

基于域自适应的复合材料结构损伤识别方法

深度学习模型能够辅助提高基于导波的复合材料结构损伤监测的可靠性，但需要大量的损伤样本。以大量的模拟损伤样本和少量的真实损伤样本为基础，设计一种基于域自适应的损伤识别模型，实现从模拟损伤识别向真实损伤识别能力的迁移。首先，通过粘贴质量块收集大量模拟损伤数据，设计卷积-时序混合神经网络，实现对模拟损伤的高准确率识别；然后，在模型中加入域自适应模块，使模拟损伤和真实损伤数据在特征空间内分布规律近似，进而在无需对真实损伤进行标注的情况下，实现准确识别。实验结果表明，该方法对真实损伤的检出准确率为85.7%,优于传统深度学习模型。     

基于SGNN的数字字符识别

自生成神经网络SGNN具有自主学习能力强和计算速度快的特点,可用于识别带噪声的数字字符。首先提取数字字符的特征矢量,然后将特征矢量输入SGNN中对SGNN进行训练建立分类器,通过比较未知样本特征矢量和分类器根节点权值矢量的距离远近从而得到识别结果。实验表明这种方法有较高的识别正确率,其性能优于BP神经网络。     

基于磨粒磨损机理的机械磨损状态监测

针对机械设备磨损状态监测准确率较低的问题,基于不同磨损机理下磨粒具有不同的形状和纹理特征,提出了一种基于磨粒特征识别的机械磨损状态监测的数学模型。通过形状特征识别球状磨粒和切削磨粒,结合形状、纹理特征识别疲劳磨粒和严重滑动磨粒,基于提取的特征参数建立机械磨损状态监测的特征向量,通过量子粒子群优化(QPSO)的径向基函数神经网络模型,实现对机械磨损状态的监测和判别。实验结果表明:QPSO-RBF神经网络数学模型结构简单,比传统PSO-RBF神经网络模型的识别准确率高5%,可用于常见机械磨损状态的检测。      

基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展

深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络（CNN）强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后,对深度学习在流场识别领域的应用进行了展望,为后续的研究提供参考。     

概率神经网络在识别带有噪声字母中的应用

字符识别是模式识别中的一个应用,通过训练网络可以教会计算机如何识别字符,这在票据处理方面可以大大地提高效率。该文中所建立的神经网络为具有局部响应的高斯函数的三层概率神经网络,它以牢固的插值理论为基础,具有学习速度快,不易陷入局部极小等优点。本文介绍了概率神经网络的学习算法和一个三层概率神经网络对带有噪声的26个英文大写字母的识别。其中利用MATLAB编写仿真程序对概率神经网络进行训练,仿真结果表明,训练的概率神经网络可以对给定的带有噪声的字母作出正确的识别。     

灰色神经网络在齿轮箱故障识别中的应用

将灰色系统理论与神经网络相结合提出了灰色神经网络这一新的故障识别方法，将此种方法应用在齿轮箱的故障识别中，结果表明：采用灰色神经网络能够识别出来，不同工作状态下的各种故障类型，其识别的可靠性还有待于进一步提高。     

基于神经网络的战时装备维修保障能力评估

介绍了神经网络的概念,阐述了BP神经网络的基本原理与方法,在系统分析战时装备维修保障系统的基础上构建了战时装备维修保障系统能力评估指标,设计了BP神经网络模型,通过Matlab仿真软件对结果进行计算分析表明,BP神经网络具有很强的解决非线性问题能力,适用于战时装备维修保障能力评估。     

基于声发射的铝蜂窝板超高速撞击损伤模式识别方法

为通过声发射技术识别铝合金蜂窝板超高速撞击(HVI)的损伤状态,提出一种基于神经网络的损伤模式识别方法。通过超高速撞击实验获取声发射信号,结合精确源定位技术、时频分析技术、小波分析技术及模态声发射技术,提出了10个与损伤相关的特征参数,通过非参数检验分析其与损伤的关系,设计了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的超高速撞击损伤模式识别方法。建立最优网络模型,通过不同参数组合识别能力分析,优选出2种特征参数组合,通过非同源样本对其损伤模式识别能力进行验证。结果表明:传播距离与损伤模式无关,却是识别损伤模式的重要参数;125~250kHz频域的自动加窗小波能量比会降低损伤模式的识别能力;采用贝叶斯正则化的BP神经网络可以较好地识别蜂窝板超高速撞击损伤模式,参数组合为传播距离、上升时间、持续时间、截止频率、4个自动加窗小波能量比及小波能量熵,共9个参数,对任意选取非同源样本识别错分率仅为9.38%。     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

电磁式无刷交流同步发电机的MATLAB/PSB建模

 针对电磁式无刷交流同步发电机建模分析的困难 ,提出一种在MATLAB环境中为此类电机构造PSB模型的方法 ,即利用PSB中的测量元件模块和受控电源模块沟通电机的数学模型与电路拓扑模型 ,从而实现了高效率、高质量的“电路—电机—控制”系统的混合仿真。这一建模方法有效地解决了带电力电子装置的复杂电机控制仿真问题 ,并可方便地推广到各种机电混合系统的建模分析中。     

一种电动汽车用驱动电机系统性能评价方法

根据电动汽车用驱动电机性能特点,从驱动电机系统的电机控制性能、电机本体设计、企业资质能力等不同维度分析,应用层次分析法(AHP)确定驱动电机性能评价指标体系及其指标权重,建立驱动电机性能评价的BP神经网络模型,并采用鸡群优化算法(CSO)对其模型进行优化。仿真实例表明,基于AHP和CSOBP神经网络的驱动电机系统性能评价方法,具有评价速度快、准确率高等优点, 并得到满意的评价结果。这对于电动汽车驱动电机系统的评价、选择与应用,具有较好的工程实用价值。     

利用金刚石微颗粒进行微米级加工的研究

为确立用金刚石微颗粒对硬脆性材料进行微加工的技术基础,在进行了螺旋切入方式的运动学和力学模式的解析后,对用金刚石微颗粒进行磨削微加工的最佳条件进行了探讨。在此基础之上,用电镀有金刚石微颗粒的工具和螺旋切入磨削方式,成功地实现了对玻璃、硅片等各种各样的硬脆性材料的100μm尺度的高精度加工。     

中国电动飞机技术创新与实践观点

电动飞机极大地提高了飞机的环保性、舒适性、维修性和经济性，是航空工业未来的发展方向。电动飞机应具备高气动效率、高推进效率、高结构效率、高能量密度，以提高航时。"十三五"期间，中国已完成2机首飞，2机取证。"十四五"期间，电动飞机研发应该以高功率高效率电推进系统为研发重点，以混合电推进系列飞机为研发核心，以现有新能源型号全寿命保障体系研究为关键，以拓展新型电动飞行器研发和标准构建为目标。     

GEO卫星多层隔热组件充放电特性仿真

多层隔热组件包覆于卫星外表面,占据了整星表面的60%以上,既是必要的热控组件,也是抑制空间强电磁环境源的重要载体。相较于卫星内部组件,星表直接面临高能粒子的冲击与作用,导致其在轨面临的静电威胁极为严峻。其本质原因是高能电子穿透多层隔热组件的面膜,沉积于多层组件内部间隔层,进而在介质材料层形成了内建电场,造成静电放电效应。针对多层隔热组件的复合结构特点,建立了合理优化的内带电物理模型及其计算模型,模拟了GEO环境电子在典型多层隔热组件电子输运过程,进而计算明晰了间隔层涤纶网的电场分布特性。结果表明,在GEO恶劣电子辐射环境下,多层涤纶网充电电场强度可高达9.7×10⁸ V/m,存在放电风险;涤纶网接地边、角处的电场强度最高且电场畸变幅度巨大;多层充放电风险主要来自涤纶网与反射屏之间的非紧密接触而伴随的不良接地情况,建议通过加密棉线缝合间距以提升涤纶网与反射屏的接触效果,从而降低多层的充放电风险。     

基于电动汽车驱动用无刷直流电机控制仿真

通过研究电动汽车中无刷直流电机(BLDCM)负载运行时电机的性能与负载之间的密切关系,针对BLDCM调速应用,提出了一种改进广义预测控制的算法。通过对仿真模型中的BLDCM的数学模型分析,建立BLDCM的控制系统并进行仿真研究。仿真结果表明:当采用改进广义预测算法,与以往的PID控制算法相比,BLDCM的负载稳态精度以及最大转速波动都得到明显的改善,具有响应快、控制精度高,电机负载抗干扰能力强等特点,BLDCM可满足电动汽车行驶中BLDCM运行的要求。     

新能源电动飞机发展与挑战

发展绿色航空是人类社会形成的基本共识,新能源电动飞机为实现彻底的绿色航空提供了一条光明的技术途径。简述了航空对环境的影响、电在飞机上的应用及电动飞机的发展历程,对新能源电动飞机的能源分类、电推进系统及其总体效率进行了研究,重点针对载人轻型运动飞机,分析了电动飞机的发展现状、特征以及能源需求,通过对电池作为能源的载人电动飞机的航程和极限航程研究,提出了电池能量密度提升和性能改进、高升阻比空气动力设计、低成本轻质高效复合材料结构设计与制造、高效率电推进系统设计与集成等电动飞机发展面临的挑战,给出了应大力发展电动飞机的建议和本领域未来的研究方向。     

突风气象条件下电动飞机电推进系统 PI控制参数的设定方法

电动飞机电推进系统采用高效永磁同步电机作为主驱动,配备矢量控制器。飞机在巡航过程中不可避免地会遭遇突风,影响飞机的稳定飞行。通过建立电动飞机在巡航阶段遭遇突风时的空气动力学模型和电推进系统的动态响应数学模型,并对模型进行求解,给出了突风气象条件下电推进系统速度PI控制参数的设定方法。以某双座电动飞机的电推进系统为研究对象,采用MATLAB仿真和样机地面试验对速度PI控制进行了仿真分析和试验测试,对比了未考虑和考虑突风气象条件下的速度PI控制器的动态特性。仿真和样机试验结果表明:当飞机遭遇突风时,采用考虑突风气象条件的速度PI控制参数可以有效地降低螺旋桨的转速波动范围。     

脉冲爆震发动机快起爆的二维数值模拟

为研究脉冲爆震发动机的点火过程，用二维欧拉方程和Korobeinikov两步爆震模型对爆震波快起爆过程进行了数值模拟研究。用高温高压未燃气体点火方式来模拟试验中的电火花塞点火。研究表明：电火花塞的能量不足以直接点燃爆震波，爆震波是在经历了一系列反射激波的相互作用后最终建立的。激波．爆震波转捩是快点火过程，是爆震波建立的一个非常重要的机理。在设计点火装置时，火花塞要尽可能靠近壁面和拐角，以便产生高强度的反射激波。同时还要控制反射激波的方向，使之向未燃气体中顺利传播，才能起到很好的点火效果。     

分布式电推进飞机电力系统研究综述

继飞机二次能源逐步统一为电能形成多电/全电飞机之后,电推进技术成为飞机动力系统电气化的重要发展方向,有望进一步提高飞机动力系统能量转换效率、降低燃油消耗和排放,代表了航空电气化的高级阶段。飞机电力系统及相关技术是支撑电推进技术发展的重要基础。系统总结了电推进飞机的类型与发展现状,论述了飞机混合动力系统及分布式电推进系统的基本概念、特点与意义。阐述了航空电推进系统的基本结构,比较了适用于分布式电推进系统的电力系统架构,系统分析了实现电推进技术所需的高效高功率密度电机、高效大容量功率变换器和综合热管理等关键技术。小型纯电动飞机正在逐步迈向实用化,而分布式混合电推进技术是中大型飞机电气化的重要方向,仍然需要航空机电和动力系统等交叉融合与创新发展。