基于神经网络逆控制的发动机直接推力控制

首次将动态神经网络逆控制用于航空发动机直接推力控制。为了有效消除由于神经网络逆模型构造误差(即神经网络逆模型不可能完全逼近航空发动机的逆模型)而产生的稳态误差和解决航空发动机推力不易测量的困难,分别设计了积分补偿器和推力估计器,从而实现航空发动机直接推力控制。飞行包线内数字仿真结果表明,此控制方案具有良好的动静态性能、精度高、跟踪快。     

自适应遗传神经网络算法在推力估计器设计中的应用

为了在全包线内能够准确方便估计出航空发动机推力,提出了一种自适应遗传神经网络算法:将遗传算法和神经网络技术相结合充分发挥遗传算法和神经网络各自的全局收敛性和局部搜索快速性的优点,其中通过自适应概率遗传操作及局部寻优算子直接优化出神经网络拓扑结构及权值(包括阈值),克服了神经网络隐层节点需凭经验尝试的缺点和神经网络对初始权值(包括阈值)敏感的缺点,再应用神经网络对上述优化的权值(包括阈值)进行"精调",最后设计出全包线推力估计器.经验证,此推力估计器具有较高估计精度和良好泛化能力.      

美国两级入轨水平起降可重复使用空天运载器发展综述

文中系统阐述了美国可重复使用空天运载器的发展历程,详细分析了美国开展可重复使用空天运载器(RLV)的研究情况,在系统总结美国可重复使用空天运载器发展情况的基础上,给出了可重复使用空天运载器应具有可重复使用能力、水平起飞和降落能力、采用吸气式组合动力等基本判断,为进一步探讨我国可重复使用空天运载器的整体发展思路提供参考。