Delta并联微操作手运动学的矢量法分析

利用矢量运算的方法,分析了三维平动Delta并联微操作手的运动学特性.基于雅可比矩阵的可逆性,研究了Delta并联机构的正逆运动奇异性问题. 研究表明,微操作手的雅可比矩阵中存在灵敏参数,灵敏参数的大小及方位影响着位移输入与输出间的关系;利用矢量运算方法进行运动学奇异性问题分析更为简洁和直接.     

建立航空发动机状态空间模型的修正方法

以阶跃输入响应进行模型的检验，提出了状态空间模型的修正方法：基于动态响应较好的状态空间模型，进行其矩阵B，D，F，G的修正，获得基于稳态修正的模型，解决了航空发动机状态空间模型检验与修正的问题。仿真表明，使用该方法修正的状态空间模型具有与原非线性数学模型完全一致的稳态响应和基本一致的动态过程响应。这种方法为航空发动机多变量数字电子控制器的设计奠定了强有力的基础。     

非线性主轴降维映射法在固体火箭发动机设计优化中的应用

为在二维或三维空间中表达固体火箭发动机高维设计空间,引入非线性主轴降维映射法对多维非线性设计优化问题进行降维处理。以某大型固体火箭发动机设计问题为例,将10变量4有效约束优化问题降维映射到二维空间进行研究,拟合的非线性主轴降维映射模型中,目标函数和约束函数的相对误差控制在1.5%以内。研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现多变量非线性优化数学模型本征特性的特点,能对设计变量重要性排序;通过降维展示设计空间全景,为优化算法和优化初始点优选提供了直观、有力的工具;优化轨迹实时展示为优化算法性质研究及算法切换提供了依据;根据优化轨迹从优化结果在降维空间中的位置能够判断优化结果是否具有全局最优解特性。     

无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制

将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合，组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值，为加快收敛速度，应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明，RBF网络较ELM，标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。     

液体推进系统充填过程的有限元状态变量模型

研究了常温推进剂液体火箭发动机充填过程的建模问题。对推进剂充填管道系统进行有限元分割，应用基本守恒定律于充满推进剂的单元和充满气体的单元，两相单元则采用等效流容方程，建立了常温推进剂管道系统充填过程的有限元状态变量模型。模型面向液体推进系统动态过程控制与通用仿真。利用该模型，对一管道充填过程进行了仿真计算，给出了有关计算结果。     

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。     

飞机航向神经网络PID参数自整定控制器研究

飞机航向操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。飞机航向操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据飞机动态特性的变化，自动重新整定PID参数，从而改善了飞机航向的操纵性能和鲁棒性。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

层次化的网络设计与实现

随着通信技术和计算机技术的发展,网络结构的选择直接影响着网络的运行效率、可靠性和网络安全.层次化网络设计在网络结构设计中比以往使用的非层次化网络设计有着很多优势,也是网络结构的设计趋势.     

飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究

鉴于传统故障诊断技术在飞机发动机故障诊断中不能较好吸收人类经验的缺点,文章运用模糊推理技术,模拟专家的故障诊断推理过程,建立了某型军用飞机发动机转速摆动故障的模糊故障诊断模型,并运用模糊神经网络对该模型进行了改进。仿真结果表明,所建立的模型可以很好地吸收维护人员的故障诊断经验,对故障原因可做出准确判断,训练完成的模糊神经网络模型可实现模糊模型的故障诊断功能,解决其不能自学习的问题。