基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

基于粗糙集和神经网络的导弹故障诊断方法

人工神经元网络（ANN）具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法：首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。     

基于BP神经网络的国防企业技术创新能力评价

结合自组织理论提出了国防企业技术创新评价体系,构建了BP神经网络模型,运用MATLAB软件进行了模型仿真.研究发现仿真结果与专家评价结果基本一致.可见,运用BP神经网络方法对国防企业技术创新能力进行评价有一定的通用性、便捷性和实用性.     

基于BP网络的机组工作量评估方法研究

为研究机组工作量的评估问题,搭建了模拟飞行实验平台,设定了7种不同负荷的飞行任务。模拟飞行中,对被试的生理指标进行测量,并采集其主观评价值。采用BP网络进行数学建模,将生理指标测量值作为输入、NASA-TLX表法的评价值作为输出,利用输入、输出模式对对网络进行训练,并对该方法进行验证。结果表明,基于BP网络的机组工作量评估方法,较传统方法更为稳定、精确,且大大降低了被试数量。提高训练模式对的数量、简化生理指标的测量过程,并保证测量精度是该方法成功的关键。     

基于BP神经网络的介质表面充电电位反演方法

为了实现全面、实时的在轨卫星充放电风险分析,基于在相同环境下,不同材料表面充电的关联性,利用BP神经网络建立了一种由Kapton材料表面充电电位反演卫星其他常用介质材料表面电位的模型。以Kapton材料的表面电位以及材料厚度为输入,其他介质材料的表面电位作为模型输出,使用COMSOL建立的表面充电模型对神经网络进行训练,将反演误差降低到10%以下,并利用Kapton与Teflon材料表面充电地面试验数据验证反演模型的准确性,结果显示Teflon表面电位的反演值与实测值间的相对误差小于16%。     

风洞试验方案智能优化设计方法研究

我国的航空航天装备发展已经进入了自主创新的崭新阶段,新一代飞行器气动设计的探索创新、优化定型需要高水平的风洞试验能力作为支撑。先进飞行器研制需要快速获取正确的气动外形关键数据,其高性能、高精度的发展趋势对风洞试验的数量和质量提出了更高要求。传统风洞试验方案设计和数据分析模式已经越来越不能满足需求,亟待有所突破。本文以飞行器地面试验分析为背景,应用支持向量机模型对试验数据进行建模分析,发展风洞试验方案优化设计方法和试验数据智能分析方法,探索气动数据与飞行器几何参数之间新的内在关联,构建风洞试验辅助设计和分析系统,提高风洞试验效率和试验数据的正确率,为先进飞行器气动设计提供技术支撑。     

基于Deform软件二次开发和BP神经网络的TA15多向锻造微观组织预报

通过热压缩实验构建了TA15合金的热变形真应力-应变曲线,以此为基础分别建立了合金双相区及单相区温度区间的热变形本构方程;基于热压缩试样动态再结晶的统计数据建立了TA15合金的动态再结晶模型。借助Deform提供的二次开发功能实现相关数学模型的程序化,制定正交实验方案,实现了TA15合金多向锻造变形的微观组织仿真。通过正交实验分析得出各项因子的影响对象及强弱差异,提出了双相区及单相区温度区间内的多向锻造最佳因子组合。建立了TA15合金多向锻造变形微观组织的BP （Back Propagation）神经网络预测模型,将预测结果与有限元仿真结果进行比较,结果表明两种方法的预测结果基本一致,但神经网络具备有限元仿真难以实现的良好细节预测能力,能更为细致地实现对微观组织分布状态的划分。     

基于BP神经网络的高精度陀螺恒流源补偿方法

为了提高陀螺恒流源精度,提出一种基于BP神经网络的陀螺恒流源补偿方法.采用BP神经网络训练恒流源控制指令与恒流源输出之间的非线性映射稳态模型,以实时估计恒流源输出偏差.设计恒流源控制指令补偿判据,当输出偏差超出设定裕度时,按比例对恒流源控制指令值进行实时补偿,使得恒流源输出更接近控制目标值,以实现更优的精度.通过实物在回路仿真验证了上述方案的有效性,并通过与传统对控制指令进行分段线性标定方法相比较,显示了上述方案的恒流控制优势.     

BP神经网络反演核事故源项中重要参数的研究

核事故发生时,可靠、准确的源项信息能为应急防护行动措施决策提供数据支持。采用Matlab软件神经网络工具箱可以实现基于BP神经网络的核事故源项反演,为提高核事故源项反演计算的准确度,针对反演时的几个重要参数进行研究,包括隐含层节点数、训练函数、学习率和隐含层数。研究结果表明,在单隐含层神经网络结构情况下,存在着最优隐含层节点数,综合考虑训练时间和误差,本文选取隐含层节点数为50来对其他参数影响进行进一步研究;在相同参数设置条件下,训练函数Trainlm比Traingdm更适合数据量较小时的核事故源项反演,反演计算准确度更高,在节点数为50时训练时间缩短了近35%;高学习率以及双隐含层能有效地提高核事故源项反演的精度,但训练时间相对增加。