非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

飞机总体外形设计系统中的模糊理论

讨论了模糊知识的处理方法-CF方法、主观Bayes方法、隶属函数方法、模糊变换方法等。在飞机总体外形设计系统中采用了这些方法。     

自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用

根据样本空间的内积特性,提出一种无需迭代学习的自适应变结构神经网络。它的特点是学习速度快,准确性高,且能根据出现的新样本,随时改变结构。在对某型航空发动机故障诊断中,比原软件包采用的方法在准确性方面有显着提高,而且维护工作量减少,并具有实时处理能力,因此有着良好的推广应用前景。      

电液力伺服系统的神经网络并行自适应预测 PI 控制

考虑电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,提出一类基于神经网络的并行自适应预测PI控制结构,该结构使控制参数的调整和系统的实时控制操作可并行进行,不仅做到了神经模型和控制器的在线辨识和设计,而且避免了神经网络方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真结果表明该控制器具有良好的适应性和鲁棒性。      

动力短舱多点气动优化设计

跨声速发动机短舱的设计过程十分复杂,其设计往往需要在相互矛盾的设计要求中进行权衡。本文针对带动力短舱多点气动设计问题,采用类别形状函数变换法（CST）进行几何外形参数化,结合Kriging代理模型、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理框架,构建了动力短舱多点优化设计平台。在巡航状态,优化目标是降低短舱外表面最大马赫数使短舱阻力减小,提高外流性能;在最大推力状态,优化目标是降低进气道最大马赫数使进气品质提升,提高内流性能。与初始短舱相比,优化设计结果在两个设计点性能上均有所提高,最大马赫数在巡航状态最多降低5%,而在最大推力状态最多降低10%。参数影响规律表明,短舱头部参数对外流和内流性能影响较大,且影响规律不同,应作为短舱综合优化设计的主要参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto前沿阵面可以给出满足不同工程设计要求的最优方案。研究结果表明,本文建立的优化设计平台为动力短舱设计提供了有效工具,优化设计结果具有工程参考价值。     

准则方程形式的探讨

应用积分方程求解换热问题,不仅数学运算较简单而且计算结果具有很好的直观性,容易看出理论解的物理意义,其计算结果使人们一目了然。下面我们利用积分方程,在第一类边界条件求解Pr=0.001～7500的流体绕流平壁层流换热问题。      

日偏食杂散光的观测

本文利用1981年7月31日日偏食时观测到的日晕光度轮廓, 通过理论计算与观测轮廓的拟合, 求得描述地球大气散射特征的扩散函数.在日面黑子或其它活动客体的光度测量中, 可以利用这种扩散函数进行散射光改正.      

一类非线性系统的变结构控制问题

本文研究了简约型非线性控制系统的变结构控制问题,针对变结构控制切换函数的确定问题进行了深入研究,给出了一类非线性系统切换函数的确定方法。研究结果表明,该方法适用于一类难于或不能可控正则化和线性化的非线性控制系统的综合。最后通过仿真证实了该方法的有效性。     

基于光纤光栅与BP神经网络的孔边裂纹监测研究

含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明：此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。