THE PREDICTIONS OF CONVECTIVE HEAT TRANSFER ON TURBINE BLADE AIRFOIL BY USING LOW－REYNOLDS NUMBER TURBULENCE MODEL

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THE ROBUST OBSERVER FOR FAULTDETECTION OF THE SENSOR

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GRAIN STRUCTURE CONTROL OF NICKEL－BASE SUPERALLOYS IN CASTING PROCESS：EFFECT OF FOUNDRY VARIABLES

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RELIABILITY AND DAMAGE TOLERANCEANALYSIS FOR AIRCRAFT PROPELLER

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A MODEL FOR THE RELIABILITY ANALYSIS OF STRUCTURE UNDER RANDOM STRESS RANGE LOADINGS（RDCDR MODEL）

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DENDRITE REFINING AND EUTECTIC TRANSFORMATION BEHAVIOR OF NICKEL-BASE SINGLE CRYSTAL (NBSC) SUPERALLOY

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HYBRID POSITION/FORCE MANIPULATION OF MULTIFINGERED HAND

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ITERATION SOLUTION OF THE MIXED FORMULATION IN NONLINEAR FEM

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ANALYTICAL－GENERALIZED VARIATIONAL METHOD ABOUT SOLUTION OF SIF AND CONSERVATIVE INTEGRAL FOR DELAMINATlONS OF LAMINATE BEAM

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EXPERIMENTAL STUDY OF FRETTING WEAR OF TITANIUM ALLOY BEFORE AND AFTER LASER BEAM QUENCHING

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涡喷发动机风车启动工况的神经网络建模

弹用涡喷的风车启动工况是复杂的非线性过程，由于此时压气机处于非设计工况（膨胀）而造成机理建模的困难。神经网络对于非线笥映射具有任意逼近能力，应用径向基函数神经网络（RBFN）对涡喷发动机风车启动阶段进行了实验建模，寻选取网络参数及训练样本，达到了很高的精度，对确定发动机可靠点火点和启动过程仿真等都有一定的价值。     

一种弹用涡喷发动机风车起动数值仿真方法

对弹用涡喷发动机风车起动过程进行仿真求解:点火前风车过程用径向基函数神经网络(RBFN)建模,引入相关先验知识对网络输入变量加以变换,以满足小样本情况下网络建模;依据试验数据运用滑动最小二乘法(MLS)获得压气机特性;对于点火加速过程的动态模型,采用改进的粒子群优化(PSO)算法求解.解决了N-R(Newton-Raphson)法受初值影响不易收敛的问题.计算结果与试验数据吻合较好,可作为发动机起动过程性能分析和优化的理论依据.     

基于神经网络的冷却剂热物性拟合方法

基于径向基函数神经网络（RBFN）和广义回归神经网络（GRNN）对火箭发动机冷却热物性进行拟合，并与BP网络进行了比较，结果表明，采用RBFN和GRNN进行物性拟合具有网络结构简单，计算精度高，训练速度快的优点，可方便地引入液体火箭发动机传热计算程序中。     

基于小波神经网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究

研究了基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络对航空发动机滑油系统进行故障诊断.试验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法.     

应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证，结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言，神经网络方法具有更大的工程应用潜力。     

利用神经网络诊断火箭发动机的故障

首先简要地介绍了人工神经网络(以下简称神经网络)的BP学习方法。然后将BP学习算法用于火箭发动机的故障诊断。仿真实验的结果表明,神经网络完全可以用于发动机的故障诊断。     

演化策略用于高维故障样本集最优统计聚类分析

针对液体火箭发动机推进系统超高维故障样本数据的聚类问题 ,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛 ,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数 ,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术 ;为使算法能最终跳出局部最优死区 ,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析 ,并取得了最优聚类结果。此外 ,还基于IRIS数据集比较了该算法与FKCN模糊自主聚类算法。仿真分析表明了算法在高维数据聚类分析中的优点。     

发动机数控系统诊断技术的发展

综述发动机数控系统传感器的故障诊断尤其是软故障诊断技术的发展。首先介绍了传感器故障检测与分离技术的初期研究工作，论述了鲁棒故障诊断的必要性及发展。最后介绍了基于人工神经网络的故障诊断方法。     

航空发动机风扇叶片伸根段造型设计与优化

探索了航空发动机风扇叶片伸根段造型的优化设计方法,利用它在保持叶身气动设计不变的情况下使风扇叶片振动特性得到改善。建立了基于非均匀有理B样条NURBS (non-uniform rational B-spline)桥接曲线的伸根段造型方法,实现气动叶身与榫头侧面间的光滑连接；通过改变桥接曲线控制顶点的位置实现伸根段造型的参数化设计,并在相关假设条件的基础上提取了完全定义伸根段造型所需的8个设计变量；以风扇叶片共振裕度最大化作为伸根段设计目标,在径向基函数网络(RBFN)与粒子群(PSO)算法的基础上建立了伸根段造型优化设计流程,其原理是构造RBFN近似模型来逼近和预测风扇叶片共振裕度与伸根段设计变量间的隐式目标函数,在此基础上使用PSO算法搜索使共振裕度达到最大化的伸根段设计变量组合。结果表明:某大涵道比宽弦风扇叶片采用上述流程,通过优化伸根段造型使风扇叶片轴向一弯模态的自振频率得到提高,与转速3倍频激振间的共振裕度提高约2%。      

应用神经网络识别液体火箭发动机的故障模式

本文以一个典型的泵压式液体火箭发动机（ＬＲＥ）为对象，考虑发动机的几种主要故障，建立了描述发动机静态工作过程的非线性方程组。用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模拟这些非线性方程组。用ＡＲＴ２网络识别故障模式。对该发动机，特别是涡轮泵故障的识别方法进行了研究。