人工神经网络在CAPP系统开发工具中的应用

探讨了基于神经网络理论在ＣＡＰＰ系统开发工具的应用;建立了工艺过程设计系统的ＡＮＮ模型;详细讨论了工艺过程设计系统的推理机制,并给出了用集成ＢＰ网络选择加工方法及通过改进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络确定工艺路线的过程。     

复杂构形的亚、跨、超音速定常及非定常气动力的Green函数算法综述

对亚、跨、超音速定常及非定常气动力的 Green函数算法作了简要回顾 ,包括该方法的基本原理、近年来在国内的发展及其在气动弹性和气动载荷计算中的应用等。算例表明该方法适用范围广、计算效率高且比较准确     

非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

基于太阳黑子群数据的多模态太阳耀斑预报模型

当前的太阳耀斑预报模型主要通过统计关系建立,直接将从太阳黑子群磁图中提取的特征参量作为模型输入,系统的自主性低,导致图像数据中包含的与太阳耀斑相关的高阶抽象信息难以被充分利用,进而限制模型预报的精度。为解决当前太阳耀斑预报中数据利用不充分的问题,文章将海量太阳观测数据与先进的人工智能技术结合,综合利用太阳活动区磁场观测图、磁场特征参量和对应的耀斑事件标签,并借助全连接神经网络高精确率以及卷积神经网络高召回率和可有效提取高层语义信息的优点,构建基于深度学习的多模态太阳耀斑预报模型。实验证明该模型的主要评价指标结果比其他模型至少提高7.8%。     

基于BP神经网络的飞行器参数辨识与自适应控制

针对跨域空间飞行器气动参数非线性严重和具有大不确定性等特点,提出一种基于BP神经网络的飞行器离线参数辨识与在线自适应控制的方法.首先,临近空间飞行器进行风洞试验吹风得到的气动参数是典型的输入输出非线性系统,运用BP神经网络算法进行离线训练建立气动数据的辨识模型;其次,根据气动数据的辨识模型计算实时舵效变化参数,飞行器控制的增益根据舵效变化完成在线自适应调节,实现飞行器的自适应姿态控制;最后,进行数学仿真验证,结果表明,将BP神经网络应用于飞行器姿态控制中,能够实现控制参数的自适应调整,说明BP神经网络具有优良的逼近性能,最终提升了飞行器姿态控制系统的性能,提高了智能化设计水平.     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

原位生长铝基复合材料的工艺研究

以金属氧化物粉末和铝进行置换反应原理为基础,对挤压铸造法,超声振动反应法制备原位生长的铝基复合材料的工艺进行了探索。光学金相观察和Ｘ射线衍射分析表明：挤压铸造过程中,金属氧化物与铝几乎未发生反应,挤压扣的复合材料经进一步热处理后,反应进行完全,得到Ａｌ２Ｏ３／Ａｌ复合材料;热处理后,复合材料的显微硬度值有明显的改变;     

航天器初始飞行段雷测系统误差估计方法与算法

在航天器初始飞行段的跟踪数据中,假设光测数据含有常值系统误差,连续波雷达系统的距离和／差数据含有二次项系统误差和折射残差,距离和／差变化率数据含有线性系统误差和折射残差。利用样条函数表示轨道,建立了系统误差和航天器轨道的非线性模型,给出了系统误差和轨道的高精度估计方法和算法。     

基于PNFM-LFM复合调制的探测干扰共享波形设计

针对雷达-电子战一体化共享信号波形的设计需求,提出一种伪码噪声调频与线性调频复合调制的探测干扰共享波形。在伪码序列的伪随机性和规律性上,通过理论推导和仿真实验,分析并验证了该探测干扰共享波形具有良好的模糊函数以及线性可控的频谱特征,有效通带内干扰功率利用率平均可达38%;通过探测干扰共享信号的相关信号处理,本地接收机能够成功地对信噪比不低于-27 dB的回波信号进行检测,且改善因子可达30 dB。     

智能材料结构的研究进展

智能材料结构是当前国内外研究的热门课题，进展很快。它的兴起将冲击材料研究部门，并引起了结构设计部门的变革。本文主要介绍埋入传感元件、驱动元件并采用人工神经网络、图形特征识别及新型声发射系统的三种强度自诊断智能结构，埋入形状记忆合金丝的大面积强度自适应结构，以及预报材料疲劳寿命、减振降噪、无舵面机翼和光电红外隐身等智能结构的研究进展。