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。     

神经网络动态逆方法在飞控系统设计中的应用

探讨了神经网络与非线性动态逆方法相结合的神经网络动态逆方法，研究了神经网络动态的网络结构。为进一步改善直接动态逆控制器的性能，对由动态逆和原系统构成的伪线性系统，给出了两种综合方案，并将这种方法用于飞机指令增稳系统的设计。通过一种方案的仿真研究表明，综合控制策略不仅能够改善系统的动态性能，而且具有良好的鲁棒性。研究成果显示了神经网络动态逆方法的有效性和可行性及其在飞控系统设计中所具有的潜在能力。     

基于线性神经网络的滑油金属含量预测

利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络，并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明，可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

基于动态RBF网络的发动机起动过程模型辨识

针对航空发动机在起动过程中各截面气流处于亚临界状态 ,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题 ,本文利用发动机地面试验数据作为学习样本 ,采用动态径向基 (RBF)神经网络的方法 ,建立了航空发动机起动过程动态模型。仿真结果表明 ,利用该方法建立的发动机模型具有动态性好 ,精度高的优点 ,开辟了发动机中小转速建模的新途径     

制导规律研究现状及展望

系统地论述了古典和现代的一些制导规律的研究现状，分析了它们的优点和不足、适应范围和局限性，并讨论了它们的发展前景，其中郑重论述了比例导引、最优导引、微分对策和近年来热门研究的神经网络控制，可供从事导弹制民垢科研人员对现有制导规律有一个全面的认识，以便于更深入地研究。     

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     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。     

基于Hopfield神经网络和KS函数的优化设计研究

介绍了Hopfield神经网络优化的原理。将神经网络的求解转化为非线性微分方程组的初值问题，并利用MATLAB提供的微分方程组求解器进行计算。对于多约束优化问题，KS函数的包络凝聚特性可以简化约束条件，其光滑可微特性又方便了问题的求解。将其运用于非线性约束规划和某型飞机总体参数优化问题，算例表明此方法是有效的。