基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。     

飞机飞行振动预计技术

介绍了飞机飞行振动的主要来源和特征,分析了传统预计方法的不足,针对飞机飞行振动与高度、马赫数、攻角等飞行参数呈非线性关系的特点,提出了基于BP神经网络的飞行振动预计新技术,建立了预计模型,通过8组建模样本训练网络,确定了预计模型中的各个参数值。预计结果和实测飞机飞行振动信号比较分析表明:该方法预计精度高,验证了BP神经网络预计飞机飞行振动的可行性。     

建筑工程造价指标智能化测算方法研究与应用

逐步停止发布预算定额，强调市场定价，决定了工程造价指标在工程建设管理中的作用愈发重要。加强造价数据积累，研究快捷准确的造价指标测算方法具有重要的工程实践价值。本文综合分析工程特征对造价指标的影响，提取了12个工程特征描述工程模式；探讨了工程特征变化导致工程造价指标的变化规律，结合模式识别目标确定工程特征定量化方法，收集45个样本工程建立了工程特征与造价指标数据库；基于统计模式识别的GA-BP方法，建立建筑工程造价指标测算模型，对工程单方造价、人工费、材料费、施工机具使用费进行测算，实例验证本文提出的定量化方法的合理性与测算模型的实用性。     

一种使用BP神经网络加速的蒙特卡洛拉格朗日水滴求解器（英文）

结冰可能威胁飞行安全。拉格朗日方法被广泛应用于求解结冰过程中的水收集系数,但是其发展受到鲁棒性问题和高计算成本限制。为了弥补拉格朗日方法的缺陷,使用蒙特卡洛积分法和反向传播(Backpropagation, BP)神经网络分别用于解决鲁棒性问题和降低计算成本。基于蒙特卡洛方法的拉格朗日求解器可实现对任意模型或计算条件的无条件稳定。构建了BP神经网络用于预测水滴撞击概率,通过筛除非撞击水滴减少计算量。BP神经网络不针对特定模型提前训练,使用异步并行策略使BP神经网络训练和水滴运动同时求解,建立了广泛适用的异步拉格朗日求解器。使用GLC-305后掠三维翼型和某型发动机短舱模型对求解器进行验证,结果显示BP神经网络可以有效提升计算效率,对比没有神经网络辅助最多节省27%运行时间,同时保有同等计算精确度。本文研究为首次尝试神经网络技术与结冰数值模拟融合,为进一步发展拉格朗日方法提供有力支撑。     

基于遗传算法的空空导弹消耗规律神经网络预测方法

针对弹药预测问题,介绍了基于遗传算法的BP神经网络的相关原理及理论,研究了基于遗传算法的空空导弹消耗量BP神经网络预测方法,弥补了传统的BP神经网络法在弹药预测方面存在许多缺点,采用遗传算法求得影响弹药消耗各因素的权值及阈值,具有较高的准确性;同时,优化过程是对神经网络算法的权值及阈值进行优化,由适应度函数计算出染色体的适应度值,再经过选择、交叉及复制等操作,得到适应度最高的个体。对历次空战空空导弹消耗量数据进行归一化处理,将处理结果带入传统BP测,得到预测结果并对比分析,预测结果显示了遗传算法优化的有效性,避免了传统BP算法局部性强的缺点,预测结果较优化前较大提升,验证了改进算法的有效性和先进性。     

基于表面成分检测的铝合金精准分类方法研究

铝合金凭借其优良特性广泛应用于工业制造，产生了大量废旧铝合金，而新生产铝合金会消耗大量能源且对环境造成污染，因此回收再利用废旧铝合金有重要意义，须找到对铝合金进行分类回收的高效分类方法。基于表面成分检测技术-激光诱导击穿光谱技术(LIBS),先采集铝合金表面成分的光谱信息，再结合ELMAN神经网络、人工神经网络(ANN)以及随机森林(RF)模型分别对全谱数据和特征谱线数据进行了铝合金系列分类和牌号分类。研究表明：LIBS结合RF模型，能够更加快速准确的对6个系列11个牌号的铝合金进行分类，该结果为废旧铝合金系列及牌号的快速分类提供了参考方法。     

基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法

针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。     

基于BP神经网络的导弹保障人员可靠性分析

文章分析了导弹武器系统的保障可靠性,选取了影响保障人员可靠性的 5个因素作为输入,建立了导弹保障可靠性的神经网络模型；运用 BP算法训练数据,得出各影响因素的重要度排序；并针对提高导弹保障人员可靠 性提出了一系列解决措施。     

基于动力学模型的旋翼动平衡故障仿真及诊断

旋翼桨叶质量不平衡造成旋翼动不平衡,从而引起直升机振动。针对旋翼动不平衡故障,建立直升机动力学模型,对桨叶质量不平衡进行故障仿真及分析,建立质量不平衡故障与调整配重的对应关系；进而提出一种 BP神经网络和遗传算法结合的旋翼调整方法,建立输入参数与桨叶配重之间的模型,将四片桨叶的挥舞角和机体横滚、俯仰 2个方向的加速度值及相位作为网络输入,通过学习训练,根据输入数据预测调整配重,从而减小直升机 振动,解决旋翼动不平衡问题。