基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测

从泛函分析的角度出发,将航空发动机排气温度预测问题转换为一种泛函逼近问题.利用过程神经网络对任意连续泛函的逼近能力,提出了一种基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测方法.为克服过程神经网络学习速度慢的问题,为其开发了一种基于正交基函数展开的Levenberg-Marquardt学习算法.将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的排气温度预测中,取得了满意的结果.      

用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法

提出了一种用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法 ,论述了其算法的进化过程并对多层前馈神经网络的权值进行了优化 ,对权值的初始化范围以及输入层节点进行了优化选择。仿真试验结果表明 ,该算法收敛速度快 ,网络逼近精度高 ,克服了BP算法易于陷入局部极小的问题。     

基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H∞控制

基于RBF神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用RBF神经网络逼近非线性函数，并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H^∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性，而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后给出的算例验证了该方法的有效性。     

基于小波神经网络的自适应飞/推控制系统设计

基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。      

基于Log—Sigmoid型径向基神经网络的雷达辐射源识别

提出基于一种新的鲁棒性径向基 (RBF)神经网络的雷达辐射源识别方法。此网络应用Log -Sigmoid函数作为基函数 ,避免了学习过程中的不稳定状态 ,并且比传统的RBF有更好的学习性能和函数逼近能力。并介绍一种新的归一化函数 ,通过归一化函数把不同类型 ,不同量纲的原始评估数值转换到 [- 1,1]区间 ,该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”的原则 ,同时又更有利于神经网络的训练。仿真实验证明了该方法的优越性。     

自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识

 针对CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。     

模糊超体神经网络及其在火箭发动机故障分离中的应用

提出了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络二次分离器,模糊集是由模糊超体聚集形成的集合体,模糊超体在一次分离中表现为由半径和球心确定的n维超球,在二次分离中是一个由夹角、球心和方向矢量确定的部分超球。神经网络二次分离学习算法与一次学习算法相比,提高了训练样本的分离精度,增强了神经网络对故障的敏感性。      

基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计

利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。     

基于小波神经网络辨识的PID神经MRAC研究

提出了一种基于小波神经网络辨识的PID神经网络模型参考自适应控制方法。该方法采用小波神经网络作为辨识器,PID神经网络作为控制器在线调节。由于小波变换具有良好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数的紧支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力,自学习、自适应能力等优点,仿真结果表明用该方法构成的控制系统收敛速度快,逼近精度高,鲁棒性好,优于一般的BP网络控制。     

利用神经网络的敏捷防空导弹的自适应非线性控制

研究表明在不确定非线性系统条件下神经网络可被用来改善近似动态逆控制器。在某个可能的结构中，神经网络可通过在线学习自适应地去除线性化过程中的误差。学习过程可由一个从李亚普诺夫理论推导而来的加权修正规则完成，而且保证了闭环系统的稳定性。在本文中，作者讨论了这种方法的演变过程以及在敏捷防空导弹倾斜拐弯自动驾驶仪上面的直接应用。首先，介绍了一个基于运载器动力学的近似逆向过程的一个控制方案。随后，这个非线性控制系统通过添加一个具有在线学习功能的前馈神经网络得到性能的增强。最后，以一个非线性仿真的形式呈现最终的控制规律，它的性能则与一个传统的增益调整线性自动驾驶仪相比较后来进行评估。     

Theory of Economic Life Prediction and Reliability Assessment of Aircraft Structures

The theory of economic life prediction and reliability assessment of aircraft structures has a significant effect on safety of air-craft structures.It is based on the two-stage theory of fatigue process and can guarantee the safety and reliability of structures.According to the fatigue damage process,the fatigue scatter factors of crack initiation stage and crack propagation stage are given respectively.At the same time,mathematical models of fatigue life prediction are presented by utilizing the fatigue scatter factors and full scale test results of aircraft structures.Furthermore,the economic life model is put forward.The model is of sig-nificant scientific value for products to provide longer economic life,higher reliability and lower cost.The theory of economic life prediction and reliability assessment of aircraft structures has been successfully applied to determining and extending the structural life for thousands of airplanes.     

基于两层POD和BPNN的翼型反设计方法

翼型优化过程需要大量的 CFD 分析,计算量大、耗时长。本文发展基于本征正交分解（POD）和反向传播神经网络（BPNN）的翼型反设计方法,该方法的优化过程如下：首先,通过 Hicks-Henne 参数化,在设计空间中构造翼型外形的样本库,并利用 Xfoil/Fluent 对样本翼型的流场进行求解;然后,对翼面压力系数和几何外形分别建立 POD 模型,即两层 POD 模型,并得到对应的基模态系数;最后,使用 BPNN 建立从压力系数的基模态系数到几何外形的基模态系数的映射,实现在给定压力系数下对几何外形的快速预测。通过算例分析,结果表明：在亚/跨声速状态,基于 200 个样本训练所得的两层 POD+BPNN 模型可以实现对具有目标压力系数分布的翼型的预测,其精度满足翼型反设计要求。     

陶瓷基复合材料疲劳寿命预测方法

为了建立CMC疲劳寿命预测方法,推广CMC在航空发动机中的应用,根据BHE剪滞模型理论,分析了随着疲劳峰值应力的大小不同,CMC可能出现的4种疲劳迟滞行为,推导了每种迟滞行为下的循环应力-应变公式,模拟了给定应力条件下的疲劳迟滞回线,通过与试验数据对比,证明了迟滞回线模拟的准确性,进一步分析了界面剪应力随疲劳循环数的退化关系。结合界面剪应力退化模型与纤维强度退化模型,设计了纤维应力计算和疲劳寿命计算流程。针对2维编织CMC,根据单胞有限元计算结果提取了纤维束应力,并对CMC进行了疲劳寿命计算,推导了CMC疲劳寿命S-N曲线,其结果与试验数据基本吻合。针对2维编织CMC的疲劳寿命预测方法,可用于编织结构的CMC涡轮导叶疲劳寿命分析。     

热振环境下钛合金薄壁结构疲劳寿命

由于钛合金薄壁结构长时间在飞行热振环境下结构内部产生不断变化的应力,可能引起结构疲劳失效,因此借助振动试验台搭建了高温振动疲劳测试系统,测定了20、150℃和300℃温度条件下钛合金悬臂薄板结构的随机振动S-N疲劳曲线,并建立了上述温度条件下钛合金悬臂薄板结构的疲劳寿命预测表达式,根据其计算得到的预测寿命与试验件的实际寿命相比误差较小,300℃、45.36 MPa应力水平下误差仅为3.76%。该方法可用于高温随机振动载荷作用下结构的疲劳性能和寿命预测研究。     

基于等效试验的蠕变-热疲劳寿命预测方法

 以往的蠕变疲劳寿命预测方法主要是针对蠕变-热机械疲劳提出的,一般不能很好应用于蠕变-热疲劳。由于蠕变 热疲劳试验周期很长,故寿命预测所需的失效数据难以得到。考虑材料的双线性随动强化和蠕变特性,深入研究了蠕变 热疲劳过程中应力和应变的规律。据此,提出把蠕变-热疲劳等效为恒定应力幅和平均应力的热 机械疲劳的寿命预测方法。由于热-机械疲劳试验不需保温时间,所需的试验装置简单、效率高,因此该方法有较好的应用前景。     

基于疲劳-蠕变载荷等效转换的涡轮盘载荷谱编制及寿命预测

针对雨流计数法在峰谷值提取时进行等值压缩,忽略保载时间的问题进行了改进,提出了一种基于损伤曲线的疲劳-蠕变载荷等效转换方法。利用非线性疲劳损伤累积函数和损伤等效原则,建立了不同应力水平、不同保载时间下疲劳-蠕变载荷与疲劳载荷之间的等效换算模型。利用涡轮盘材料试验数据,计算了不同循环加载条件下的等效换算比,得到了其随保载时间的变化规律。利用改进的雨流计数法,编制了航空发动机高压涡轮盘载荷谱,并将其与寿命-时间分数预测法相结合,得到了涡轮盘剩余寿命。结果表明,改进的雨流计数法综合考虑了疲劳-蠕变耦合损伤对涡轮盘寿命造成的影响,相比于传统雨流计数法,寿命预测误差降低了15.02%,验证了该方法的有效性。     

基于临界距离理论的TC4合金缺口试样 低循环疲劳寿命预测

对TC4合金缺口试样的临界距离和低循环疲劳寿命分别进行了分析和预测.研究了缺口临界距离与疲劳寿命、载荷比、应力集中系数的相关关系及其对寿命预测结果的影响.研究结果表明:TC4合金缺口试样的临界距离不仅与疲劳寿命有关,还与载荷比和应力集中系数相关.载荷比相同时,临界距离与疲劳寿命之间可采用幂函数经验公式来描述.载荷比为-1和0.1时,TC4合金缺口试样的临界距离-疲劳寿命曲线基本重合,当载荷比增大为0.5时,临界距离明显增大.载荷比和疲劳寿命相同时,临界距离与应力集中系数近似成反比关系.寿命预测结果表明:采用临界距离理论预测TC4合金缺口疲劳寿命时,要获得更准确的疲劳寿命预测结果,应同时考虑临界距离与疲劳寿命、载荷比以及应力集中系数等因素的相关性.      

腐蚀/疲劳交替作用下飞机金属材料疲劳寿命计算方法

 使用环境下飞机金属结构剩余寿命评定是确定飞机结构疲劳寿命与日历寿命关系的关键。为此,本文模拟飞机结构经历的"地面腐蚀+空中疲劳"过程,提出了腐蚀/疲劳交替作用下飞机金属材料的疲劳寿命计算方法。首先,通过分析2A12-T4铝合金试样预腐蚀/疲劳试验结果,发现其在模拟腐蚀/疲劳交替作用时计算得到的疲劳寿命偏于保守。随后,根据2A12-T4铝合金试样真实的交替试验结果,采用回归算法,建立了基于均匀分布耦合损伤形式的腐蚀/疲劳交替寿命计算模型;并分别采用BP、Elman神经网络对上述模型的计算结果进行验证。结果表明,本文提出的均匀分布耦合损伤模型计算结果与真实试验结果吻合较好;通过进一步的计算与试验对比发现,该模型也可以用于加载循环与腐蚀周期组合发生变化时的疲劳寿命预测,具有较好的适用性。     

基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测

 通过对BP神经网络算法分析和收敛性改进,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY1 2CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用 BP算法 ,网络结构采用2-4-2形式。结果表明 ,神经网络用于预腐蚀铝合金的腐蚀状况和疲劳性能预测是可行的     

Fatigue life research and experimental verification of superalloy thin-walled structures subjected to thermal-acoustic loads

Rapid alternating stress is formed in structure subjected to harsh thermal-acoustic loads, which will affect fatigue performance and reduce fatigue life seriously. First, fatigue experiment of superalloy thin-walled structure was carried out to obtain fatigue damage location and failure time of the experiment specimen, and S-N curves of superalloy thin-walled structure at 723 K were fitted. Then, dynamic response simulation of superalloy thin-walled structure under the same load as experiment was implemented, and fatigue life was estimated based on the fatigue life prediction model which mainly included: improved rain-flow counting method, Morrow average stress model and Miner linear cumulative damage theory. Further, comparisons between simulation solutions and experimental results achieved a consistency, which verified the validity of the Fatigue Life Prediction Model (FLPM). Moreover, taking a rectangle plate as the analysis object, the distributions of Fain-low circulation blocks and damage levels of the structure were discussed respectively. Finally, current research indicates that in pre-buckling the structure is in softened area and fatigue life decreases with the increase of temperature; in post-buckling the structure is in hardened area and fatigue life increases with the increase of temperature within a certain range.