推开天门--推进新方案将改变航天运输方式

一艘由火箭推动的飞船沿着一面斜坡不断加速，最后挣脱地球引力的束缚，腾空而起，冲向太空。船中坐满了要逃向别的星球的地球人。这是美国１９５１年出版的一部经典科幻小说中描写的一个场面。将近５０年后的今天，美国航宇局正在领导着另一场“地球大逃亡”行动。该局正在对各种新的推进技术方案进行研究，希望研制出能轻而易举地摆脱地球引力的羁绊、自由自在地在天地间来往的航天运输工具。火箭基组合循环发动机 正在研制的推进方案涉及冲压、超音速燃烧冲压、燃气涡轮和火箭发动机。虽然这些装置无论是作为方案进行研究，抑或是作为真…     

铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用

分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障     

基于BP神经网络方法的民用航空发动机故障诊断

用航空发动机故障诊断的方法很多,各种方法在具体操作过程中有着不同的作用和意义。本文提出一种依靠人工神经网络方法研究民航发动机各种故障征兆影响因素的作用程度的方法,并利用其仿真数据进行分析,找出具体工作过程中作用相对较大的因素,从而在定时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据。     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

基于神经网络的飞机主要参数估算方法

根据飞机设计要求来选择主要参数往往涉及许多不确定的因素。本文基于多层神经网络计算模型，提出了一种新的飞机主要参数的估算方法，并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于喷气支线飞机和喷气公务机主要参数的估算，测试结果表明估算误差均在10％之内。     

双向联想记忆集成

由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM.     

一种在线神经网络在补偿飞机模型不确定性误差中的应用

讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法，并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计，对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明，神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，提高了整个控制系统的鲁棒性，而且可以大大简化动态逆控制律的设计。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。