基于小波变换的脉冲耦合神经网络预测模型及其应用

被称为第三代人工神经网络的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,以其耦合机制、脉冲输出两大基本特性广泛应用于图像处理等领域。文章在两大基本特性的基础上对PCNN进行了改进:增加了绝对误差控制公式;连接强度以相关系数来控制,调整阈值设置为最小误差;网络的运行机制与以往的PCNN原理有所不同;将ATrous小波变换与PCNN模型相结合,形成了组合预测模型。将改进后的组合模型用于年降雨量的预测中,以求检验模型的可行性。预测结果表明,基于小波变换的PCNN组合模型用在年降雨量预测中是可行的,并取得良好效果。为进一步深化PCNN的理论、拓宽PCNN的应用领域、解决水文水资源中的预测问题提供了新的思路和方法。     

基于ADAMS风洞柔壁喷管动力学仿真分析

基于刚柔耦合动力学理论,联合ADAMS和PATRAN/NASTRAN软件,对风洞柔壁喷管进行了动力学仿真,同时运用NASTRAN软件有限元分析了柔壁部件的非线性变形.比较两种计算结果发现,忽略柔壁变形的非线性,动力学仿真会存在较大误差.为此,采用分段线性化的方法,计入柔壁的非线性变形,改进柔壁喷管的动力学仿真模型.结果表明:改进后的动力学仿真准确度较高,可应用于柔壁喷管运动控制设计.最后,进一步分析了推杆驱动位移对柔壁结构强度的影响关系,为合理控制推杆驱动,确保柔壁无损伤提供必要的理论依据.     

基于声发射波束形成法的转静子碰摩故障定位

提出了一种利用声发射信号进行旋转机械转静子碰摩故障定位的方法.首先利用板波理论进行声发射信号传播特性研究,证明波束形成法在声发射信号处理中的可行性,并建立近场声发射波束形成法;之后,在旋转机械碰摩故障模拟实验台的机匣上进行断铅实验,利用近场声发射波束形成法进行定位测试,验证所提出方法的有效性;最后,将提出的方法用于转静子碰摩故障的定位,并成功地识别出碰摩故障的位置.      

基于渐进结构优化法的结构动力学设计方法的初步研究

利用渐进结构优化法并结合结构效率的概念,提出了一种新型的结构动力学设计思路和一套基于ANSYS平台的优化程序开发技术.其中单目标、多约束优化模型的建立,融入了质量、应力、位移以及频率等动力学设计参数,研究初期阶段只依次对各约束进行了单独处理.相关算例的计算结果表明,在相同条件下,忽略数值不稳定性带来的影响,优化程序得到的最终拓扑、结构进化历程以及参数变化都和已有成果基本一致,由此也验证了设计方法的可行性与程序的可靠性.      

考虑耦合损伤的燃气轮机叶片材料高低周复合疲劳寿命研究

燃气轮机叶片在实际工作过程中,受到高低周载荷共同作用而易发生疲劳失效.针对高低周复合疲劳损伤演化和寿命预测比较复杂这一问题,考虑高低周载荷叠加形成的耦合损伤,建立了一种新的高低周复合疲劳寿命预测模型,在此基础之上,引入弱化函数描述某些低幅高周载荷对复合损伤的弱化作用,建立了具有低载强化寿命效应的高低周复合疲劳寿命预测模...     

航空发动机涡轮机匣传热分析技术研究

通过数值仿真和基础试验系统研究了涡轮机匣的传热特点,建立了高压涡轮机匣传热分析方法。总结机匣传热分析的主要技术环节,开展了机匣关键部位的CFD流动换热数值分析,给出了机匣表面换热分布规律,通过换热试验修正了机匣表面换热分析方法;通过机匣的过渡态温度分析,建立了涡轮机匣传热分析工程方法。     

空中力量体系对抗中目标选择方法

基于目标价值的目标选择方法,能够综合体现目标自身属性和体系网络结构对目标选择的影响。文章在分析空中力量体系网络结构的基础上,将目标价值分为属性价值和结构价值2个维度,利用模糊偏序关系建立属性价值评估模型,定义节点连通度和节点关键度,确定结构价值评估算法,实例分析结果验证了该目标选择方法的有效性。     

民用飞机燃油系统负加速度试飞技术研究

一个新型的民用飞机要投入航线使用,必须经过适航合格取证试飞,获得型号合格证、生产许可证和适航证,具备三证才允许走向市场。民用飞机适航取证试飞项目有许多,其中负加速度试飞是民用飞机燃油系统适航取证试验的重要验证项目。民用飞机负加速度试飞在国内尚属首次,具有对机组操纵技术要求高、风险难度大的特点。结合某型民机燃油系统合格审定试飞,研究了民用飞机负加速度的试飞技术,提出了用抛物线试飞方法来完成负加速度试飞任务。主要介绍了负加速度试飞中可能出现问题、试飞前应准备的工作、试飞方法等,并对试验结果进行了分析。     

基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法

将云模型与BP(back propagation)神经网络以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述发动机工作过程动态特性,研究提出了基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法.结合实际试车数据的验证结果表明,该方法能够准确识别发动机已有的3种故障模式,通过在试车数据中添加0期望、0.2标准差的随机噪声的方法来模拟环境噪声和测试过程中产生的随机噪声,根据持续性原则,方法仍能够正确进行故障检测与分类.方法单步运行时长为1.124×10-4s,完全能够满足实时性要求.      

基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统

应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。