人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。     

非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果,显示了该设计方法的有效性.     

基于多层前向神经网络的块控制器设计

针对一类非匹配不确定性的线性系统,基于块控原理,提出了一种结合块控制、神经网络控制和backstopping控制技术的设计方法.其特点是无须已知不确定性的界,利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性,利用多层前向神经网络来估计系统中的不确定性,再利用鲁棒控制方法来改善系统的性能.利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的渐近稳定性.最后,给出的仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性.     

基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

基于余弦基神经网络的FIR滤波器设计

提出了一种基于余弦基神经网络FIR滤波器的设计方法。根据线性相位FIR滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，构造了一个三层余弦基神经网络模型，并给出了最优隐层神经元的个数。经模拟仿真，滤波器性能非常理想，具有同时输出低通、高通、带通、带阻各种功能，通带、阻带无过冲无波动，边界频率可以精确控制。     

先进树脂基复合材料研究进展

主要介绍了先进复合材料树脂基体、成形技术研究和应用的最新发展；简要分析了先进树脂基复合材料今后的发展趋势；提出了先进树脂基复合材料的发展重点。     

二维机织树脂基复合材料湿热性能研究

实验研究了不同铺层厚度的二维机织玻璃纤维织物/环氧胶膜基体复合材料层压板室温和湿热环境下的开孔拉伸和弯曲性能.结果表明,材料弯曲强度具有尺寸效应,弯曲强度随试样铺层厚度增加基本上线性下降,下降率为5.2%/mm;材料平衡吸湿量平均为2.2%,吸湿后基体性能发生退化,退化程度与试样厚度有关.材料达到平衡吸湿后70 ℃,相对湿度85%的湿热环境下,弯曲强度下降严重,其强度保有率平均为31.7%;开孔拉伸强度保有率随试样厚度线性增加,增加率为4.2%/mm,强度保有率平均为70.0%.     

碳纤维增强树脂基复合材料中激光脉冲能量对超声L波的影响

利用不同激光脉冲与碳纤维树脂基复合材料相互作用产生的瞬态热效应激发超声纵波(L波),分析激光脉冲能量对L波的影响.试验结果表明,激励声波的幅度直接与脉冲的能量相关,在高能量区的纵波幅度明显比在低能量区的大,缺陷的存在明显影响L波的存在和幅度.     

晶须增韧陶瓷基复合材料的增韧机理及其影响因素

晶须增韧陶瓷基复合材料是改善陶瓷脆性的有效措施，近年来引起国内外学者高度重视，成为高技术陶瓷研究开发的一个前沿领域，进展也很迅速。本文介绍了晶须增韧陶瓷基复合材料的增韧机理，晶须与基体材料复合时应考虑的主要问题，影响增韧效果的主要因素，并提出了今后的一些研究课题，从而对晶须增韧陶瓷基复合材料的增韧机理有更进一步的认识。     

面向飞机的装配方案索引技术

现代飞机设计多为改型设计,其装配方案具有一定的相似性。因此,在装配工艺规划工作中采用基于实例的推理技术,是有效利用以往设计经验和知识,实现产品快速研制的一种有效途径。本文在飞机产品结构特点和单元分解方法分析的基础上,提出一种对飞机零件进行分类的BP神经网络索引方法,用以支持飞机装配方案的获取。