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991.
崔建国张善好于明月蒋丽英江秀红林泽力 《南京航空航天大学学报》2017,49(4):468-473
飞机结构的损伤严重影响着飞机的飞行安全,为了解决飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)组合的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对飞机复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)。计算各阶IMF分量的奇异熵,通过核独立主元分析(Kernel independent component analysis,KICA)方法对奇异熵进行特征融合,构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于GRNN-ELM的复合材料结构损伤识别模型,通过试验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并分别与所构建的ELM和GRNN损伤识别模型的识别结果进行比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的工程应用价值。 相似文献
992.
为了满足几何定位应用对恒星识别的需求,从导航星的选取、导航特征库的构造及识别算法的实现等方面对传统三角形识别算法进行改进。首先,结合几何定位传感器跟踪恒星的特性,提出导航星的快速选取方法。接着建立以星对角距和星对星等差为特征量的导航星特征库。然后,在改进的三角形识别算法的基础上,对观测三角形特征向量进一步简化。最后,在几何定位的应用场景中对传统三角形识别算法、三角形识别简化算法进行仿真比较。实验结果表明:在几何定位的应用场景中,三角形识别简化算法识别成功率、识别效率较高。能够满足几何定位应用对恒星识别算法效率、可靠性的要求。 相似文献
993.
994.
刘振华 《长沙航空职业技术学院学报》2011,11(3):60-62
利用PHP和MYSQL技术开发设计在线学习考试系统,阐述系统的逻辑结构、开发环境、模块功能实现等,该系统能实现企业员工在线学习考试规范、准确、简捷、高效。 相似文献
995.
灵敏度及鲁棒稳定性理论在导弹发射决策中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文运用系统敏灵度理论分析了多变量系统在参数摄动条件下的动态特性。为了提高系统鲁棒性,对影响系统动态性能的不同参数偏差间的相互补偿、最优搭配及对判定域的影响进行了研究。本文旨在给出一种简单、实用的方法,以便在某些参数超出允许限的条件下,为现场指挥决策提供系统有关的定量信息。 相似文献
996.
基于时频域滤波及频域广义整体最小二乘辨识的飞机颤振模态参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一套适用于噪声环境的飞机颤振模态参数辨识方法.为减小噪声对辨识结果的影响,首先设计了一种针对扫频激励的时频滤波器,利用扫频信号及其响应在时频域分布较为集中的特点,有效去除噪声,提高了试验数据的信噪比.为进一步提高辨识精度,提出了一种基于随机模型的频域广义最小二乘辨识算法.将噪声条件下的系统辨识问题转化为广义整体最小二乘问题,并采用线性的广义奇异值分解求解模型系数,避免了非线性优化的复杂计算.通过优化加权项,获得了接近极大似然估计的辨识效果.最后,通过试飞试验数据验证了方法的有效性. 相似文献
997.
998.
通过对现有加速度传感器静态模型参数辨识方法进行分析,指出传统的算术平均值法在实现加速度传感器静态模型参数辨识中存在的缺陷,提出了数据融合方法,并对其进行了讨论。数据融合方法是将来自同一目标的多源数据加以智能化合成,从而产生比单一数据源更精确更完全的估计和判决。通过分析表明,采用数据融合方法进行参数辨识得到的参数的离散度小于传统的算术平均值法所求参数的离散度,使模型参数的精度有明显提高。因此数据融合方法优于传统的算术平均值法,特别适合于加速度传感器静态模型参数的辨识。该方法的提出为控制系统的实时补偿提供了良好的条件。 相似文献
999.
孙运强 《民用飞机设计与研究》2012,(3):8-13,21
随着国内民用飞机项目研制和型号不断发展,飞控系统采用了先进的高安全、高可靠的全时全权限电传技术,以提高系统综合性能,但同时也增加了电传飞控系统研发与验证的复杂度和风险。以世界上最成功的商业飞机之一——波音777飞机的飞控系统为研究对象,结合国内民机发展情况,进行深入分析和总结,提出了民用飞机飞控系统研发和验证过程模型,为国内民用飞机电传飞控系统的研发和验证提供有益的经验参考。 相似文献
1000.
气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。 相似文献