SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

基于人工神经网络的停机坪安全预警研究

停机坪是机场的重要组成部分,停机坪安全是机场安全关注的重点。影响停机坪安全作业的要素有很多,通过对这些要素进行监控和预警,可以减少停机坪的安全隐患,保证机场正常运行。根据济南遥墙机场的主要数据,运用因子分析法对影响停机坪安全的主要因素进行分类,提取公共因子。并运用人工神经网络（ANN）方法,对这些公共因子进行神经网络训练和预测分析,最终得到遥墙机场停机坪的安全情况。     

航空发动机滑油压力和温度最大影响参数的一种确定方法

以初步确定的试飞中滑油压力和滑油温度影响参数集合为基准输入参数,基于大量试飞数据,采用人工神经网络方法,获得滑油压力模型和滑油温度模型的基准结果。随后,采用不同的基准输入参数子集进行人工神经网络计算,以模型计算结果与试飞结果的最大偏差、偏差分布范围作为判据,与基准结果对比,确定滑油压力和滑油温度的最大影响参数。最后,建立发动机全包线试飞、全工作状态的滑油压力和滑油温度最大影响参数确定方法。该方法对滑油系统的试飞内容规划、状态预判和安全监控等具有重要的指导作用。     

基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.      

基于智能双重响应面法的涡轮叶盘可靠性灵敏度分析

为了合理进行整体叶盘多失效模式可靠性分析和准确描述各影响参数的重要程度,将智能算法与双重响应面方法相结合提出可靠性灵敏度分析的智能双重响应面方法 (Intelligent Dual Response Surface Method,IDRSM)。首先,建立IDRSM的数学模型,给出基于IDRSM的可靠性灵敏度分析的流程。然后,考虑流场和温度场作用,基于IDRSM对整体叶盘径向变形和应力两种失效模式进行可靠性分析和灵敏度分析。可靠性分析显示:当许用径向变形、许用应力的均值和标准差分别取3.8mm和76μm,690MPa和14MPa时,叶盘综合可靠度为0.9926。灵敏度分析显示:整体叶盘综合失效概率的主要影响因素为流速和转速,占叶盘总失效的92%。通过蒙特卡洛法、响应面法、极值响应面法、智能响应面法等四种方法比较显示:IDRSM能在保证计算精度的前提下提高计算效率。实例分析表明该方法在多失效模式综合可靠性灵敏度分析中的可行性和有效性,也为结构多失效模式可靠性优化开辟了有效途径。     

智能CAD／CAM一体化系统研究

提出了一种智能设计制造的一体化方案，建立了面向产品全生命周期的数据结构、知识库和生产环境（设备、刀具、工装、材料等）等支承性数据结构。采用模糊专家系统（ＦＥＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）等人工智能（ＡＩ）新技术，实现了面向对象的ＣＡＤ设计、智能ＣＡＰＰ工艺设计和一体化ＣＡＭ系统。     

基于复合弯掠技术的轴流风机叶轮优化

基于叶轮机械全三维优化设计平台NUMECA/Design 3D,采用人工神经网络和遗传算法相结合的方法,通过复合弯掠技术对一低压轴流风机叶轮空间弯掠积叠线进行三维优化设计。优化目标为在设计工况点保持风机流量不变,尽可能提高气动效率和全压升。结果表明:复合弯掠优化使叶轮设计工况点的效率和全压升分别提升约1.92%和3.98%。复合弯掠优化使叶片负荷重新分布,改善了叶顶和叶根区域的流动,同时抑制了叶轮近吸力面叶根角区的流动分离和减小了叶顶泄漏涡的强度和影响范围,降低了流动损失,提高了叶轮气动性能。     

轴编C/C复合材料组分材料有效性能

利用光学显微镜观测和测量轴编C/C复合材料细观编织结构及其尺寸,建立轴编C/C复合材料有限元模型,通过给出组分材料有效性能的变化区间,构造组分材料性能与轴编C/C复合材料宏观有效性能的对应关系,利用径向基函数(RBF)人工神经网络(ANN)方法,对该高度非线性的对应关系进行训练,通过轴编C/C复合材料宏观实验结果,预报其组分材料的有效性能。结果表明,轴编C/C复合材料面内弹性性能基本相同,在测量时可忽略面内纤维束铺设方向的影响;人工神经网络对训练样本有一定的依赖性,但通过多次随机构造样本训练网络,可得到理想的预测结果,且人工神经网络方法具有很好的容错性,能很好地预报轴编C/C复合材料组分材料的有效性能。