航空发动机叶片超声检测信号的小波分析方法

超声波检测技术是航空构件检测中应用较多的一种检测方法。针对含损伤的某型航空发动机压气机叶片，采用小波分析技术，对超声检测信号进行分析和处理，提高了超声检测技术检出缺陷的能力。采用四种不同的小波基对同一信号进行分析，经研究表明：sym4小波基处理航空构件超声检测信号比较理想。     

小波变换在航空发动机故障诊断中的应用

论述了小滤变换在航空发动机故障诊断－－检测特征信号和分离信号的高、低频成分中的应用，小波变换是采用可变窗口的积分变换，是一种多分辨率的时频分析方法，应用在振动信号处理较传统分析方法优越。     

航天测量船外测数据误差分析的小波方法

使用动态数据建模与误差分离技术以及小波分频方法，对船载外测数据进行处理分析，成功地分离出随机误差和船测数据特有的船体误差，并对船体误差给出了分析和合理的解释。结论表明，小波分频对认识和研究船测数据的误差是一种非常有效的方法。     

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。     

面向飞机的装配方案索引技术

现代飞机设计多为改型设计,其装配方案具有一定的相似性。因此,在装配工艺规划工作中采用基于实例的推理技术,是有效利用以往设计经验和知识,实现产品快速研制的一种有效途径。本文在飞机产品结构特点和单元分解方法分析的基础上,提出一种对飞机零件进行分类的BP神经网络索引方法,用以支持飞机装配方案的获取。     

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BP神经网络的材料疲劳寿命可靠性仿真

疲劳累积损伤是一个非稳态过程中以遗传算法优化后的三层BP神经网络来真实描述疲劳损伤的复杂关系，并检验了BP网络模型的准确性。考虑到材料疲劳损伤临界值和载荷的分散性，建立了疲劳失效动态准则，运用蒙特卡罗随机抽样法来仿真材料疲劳寿命的可靠性。对调质45号钢在随机载荷和两级载荷作用下，进行疲劳寿命可靠性仿真，与实验结果和理论分析比较吻合。     

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