一种模糊神经网络检测下的入侵容忍系统设计

为了与网络系统中的入侵行为进行抗衡,可以通过安装入侵检测系统来监控系统中的各种网络行为,入侵容忍可以作为入侵检测系统的互补系统与之一起工作.漏报与误报问题是入侵检测系统面临的根本性问题,加入神经网络技术后并不能完全解决此问题.入侵容忍技术的提出很好地平衡了"失误"与"恶意"、"入侵"与"非有意"之间的冲突与矛盾.入侵容忍本身就是一种"模糊"概念,为模糊数学在计算机安全中的应用提供了有力的理论支持.提出了一种基于模糊神经网络的入侵检测系统应用于入侵容忍的设计方案,并将入侵容忍与入侵检测、防火墙结合,作为一个独立于应用的系统进行设计.     

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.      

GPS信号的电离层延迟误差及改正

详细论述了电离层对GPS信号的延迟误差,讨论了修正电离层延迟误差的相对定位、延迟模型改正方法,分析和比较了双频观测量和三频观测量电离层延迟误差改正方法。     

小型、快速SMA空间解锁机构的设计与试验研究

航天器上需要解锁机构完成结构的分离任务,目前广泛采用的火工品螺栓存在安全和冲击等问题,因此其应用在某些场合受到限制。以太阳板二次展开的解锁为例,本文利用形状记忆合金(SMA)的记忆特性发展了小型、快速SMA空间解锁机构;选用Liang\|Rogers本构模型,对解锁机构的核心部分-驱动器进行了设计;完成了解锁机构的样机研制和调试,进行了地面展开试验测试。研究结果表明：利用28V星载电源,研制的SMA空间解锁机构在0.1s内实现了解锁分离。新型SMA解锁机构安装体积小,解锁速度快,能够满足多个解锁机构同时使用的同步性要求,有很大的工程应用潜力。     

基于改进型BP神经网络模型的飞行事故预测研究

飞行事故预测是预防飞行事故的有效途径.对飞行事故进行准确、可靠的预测,定量描述出安全形势的演变情况,可以为上级机关正确决策提供可靠的分析基础,直接为空军安全管理和决策提供服务. 飞行事故与导致其原因之间呈现多因素、复杂的非线性关系,难以用传统的预测函数模型描述.     

基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。     

ANN和GA混合算法在故障诊断中的应用

介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。     

小波包变换和神经网络的某型导弹故障诊断方法研究

提出了一种基于小波包变换的残差能量方法,对导弹动态测试数据进行分析处理,提取导弹的故障特征,并在此基础上利用神经网络有效地实现了故障的诊断和定位。     

全玻璃真空管型太阳热水器内流场的CFD模拟

全玻璃真空管型太阳热水器是技术相对成熟、应用最广的太阳能利用方式.通过对全玻璃真空管型太阳热水器内流场的计算流体力学模拟,研究了器内的对流换热过程,分析了真空管截面的流体流动速度分布,考察了真空管不同位置处的流体循环速度及箱体内水温对循环速度的影响.结果表明,随着流体温度的升高,器内出现随机的湍动涡流;涡流的存在将造成管内冷热流体的混和,对换热过程不利;在真空管内安置引流挡板将抑制流体的湍动,确保有序的热对流流动,提高对流换热效率.研究结果有助于剖析热水器内对流换热的机理,对技术革新提供参考.      

基于递归神经网络的控制力矩陀螺操纵律设计

利用递归神经网络对单框架控制力矩陀螺(SGCMG)系统操纵律进行动态求解,设计了一 种基于递归神经网络的SGCMG系统操纵律。通过选择适当参数可以使该网络渐近收敛到稳定 状态,从而使操纵律具有较小的操纵误差。该操纵律不用计算Jacobi矩阵的伪逆,因此避免 了Jacobi矩阵求逆所带来的一系列问题。对某SGCMG系统的仿真结果表明,上述操纵律是可 行的。