胶粘常规应变片在发动机外部管路振动测量中的应用

:给出了一种快干肢的工作环境和适用温度,讨论了常规应变片疲劳波形和在测试中出现的问题。     

用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究

利用神经网络进行故障诊断是近些年来所兴起的一种重要的智能诊断方法。我们就是根据航空维修的特点及神经网络的优点, 提出了应用BP网络对飞行器的故障进行学习、训练和诊断的想法。同时, 为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷, 我们利用遗传算法(GA)对其进行了改进。我们利用面向对象的计算机编程技术, 开发了一个软件程序, 初步试验, 取得良好效果。最后讨论了在航空维修方面智能诊断的未来发展趋势。     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。     

应变片电测法在外场金属支架应力测试中的应用

外场金属支架在工作过程中需要进行应力监测，一般采用应变电测法，由于金属支架表面为曲面，可能会给测量带来影响。本文从计算分析和实验验证两个方面，探讨曲面对应变电测法测量结果的影响。最终得出由于金属支架曲率半径较大，应变片尺寸相对较小，曲面对测量产生的误差很小，可忽略，证明使用应变片法对金属支架进行应力监测是可行的。     

基于蚁群改进 BP算法的组合预测模型在军械器材需求预测中的应用

针对在军械器材采购计划制定环节中的器材需求测算问题,提出基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先结合历史数据,利用多元线性回归预测法和自回归滑动平均模型（ARMA）进行初步预测,将初步预测的结果作为蚁群改进BP网络的输入,从而得到最终的预测结果。实验结果表明,基于蚁群改进BP算法的组合预测模型能够对积累的历史数据进行充分的应用,并且有较高的预测准确性。     

基于BP算法的LDPC码改进译码算法

目前,LDPC码的译码主要采用MacKay和Neal提出的BP(Belief-Propagation)迭代译码算法。但其水平步骤和垂直步骤的孤立使部分外信息在下一次迭代中才能对译码产生帮助。为了使这部分外信息得到更有效的利用,本文提出两种以外信息的传递路径为导向的改进BP算法,用于LDPC码的译码。模拟显示,在加性高斯白噪声信道下,本文提出的两种方法在译码复杂度的不变或基本不变的情况下,有效加速了迭代的收敛,得到了更好的译码性能。     

BP网络的算法及在MATLAB上的程序仿真

在介绍了BP网络基本原理的基础上,阐述了现有的有关BP网络的3种算法,并对这些算法进行了比较,指出在实际应用中BP网络的缺陷.另外利用Matlab神经网络工具箱,采用自适应学习率BP算法对模式识别问题进行了程序设计、训练和仿真.     

基于改进BP网络的手写体汉字识别技术

研究了手写体汉字识别技术，采用改进BP算法进行网络训练，提高了算法的收敛速度。同时，利用神经网络完成了汉字识别系统的实现。实验表明系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题，提高了识别效率。     

基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统研究

针对某型飞机发动机火警探测系统存在误报率较高的问题,设计了基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统,采用了速率检测算法结合绝对温度的局部决策机制,构建了3层数据融合结构,进行了仿真验证.证明此种方法对解决发动机报警灵敏度和误报率之间的矛盾,具有较高的价值.     

多模型算法在多目标跟踪中的应用

在传统的卡尔曼滤波算法的基础上，导出了一个在混合坐标系中新的多传感器多目标跟踪算法－多模型算法，目的为了更好地提高空中交通管制中机动目标的跟踪能力，主要论述了统一坐标系，以满足测量方程的线特性；多模型算法的实现步骤，并在实验中将两种算法的结果进行了比较。     

高温应变片在火焰筒疲劳模拟试验件上的标定应用

对发动机高温部件进行动应力测量,必须首先摸索出高温应变片的高温热输出特性,为今后应用打下技术储备基础.通过高温应变片在火焰筒疲劳模拟试验件的热输出标定,进行一定的摸底试用,取得和积累经验,为今后开展类似工作奠定实际应用基础.     

一种改进的RatSLAM仿生导航算法

RatSLAM 是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法, 算 法的提出者利用该方法成功地进行了66km 的车载试验。在机器人导航领域,RatSLAM 是非常优秀的纯视觉仿生导航算法。然而,该算法完全依赖视觉信息,在复杂的环境中 存在可靠性低、导航精度不高的问题。在RatSLAM 的基础上引入光学双轴速度传感器和 MIMU 信息, 建立了融合光学双轴速度传感器和MIMU 信息的航位推算模型, 对Rat- SLAM 仿生导航算法进行了合理改进,搭建了硬件系统并进行了动态车载实验。实测结 果表明改进的仿生导航算法环境适应性更强、导航精度更高。     

改进的极大似然算法及其在试飞数据处理中的应用

通过对一般极大似然辨识算法的分析,提出一种改进的极大似然辨识方法,使之更适合于飞机飞行试验数据处理。将其应用于纵横向耦合的六自由度飞机的飞行试验数据的协调性检验及重建。结果表明：这种方法使参数辨识的收敛速度得到大大提高,使参数初值更易于选择。     

核外算法在可视化中的应用

大规模数据的可视化一直是科学计算可视化中极具挑战性的一个研究领域,因为生成的计算数据常常太大不能一次性完全输入到计算机的内存中,以至于数据在快速内存和相对慢速的外存(比如磁盘)之间的输入和输出成为计算的一个瓶颈。在没有大内存高性能并行机但内存相对太小的PC机不能一次性装载可视化数据的情况下,提出了核外算法和可视化技术有机结合在PC机上大量数据的可视化,具体实现了核外算法在PC上对大量数据的局部分块显示、全局粗糙显示、局部分块和全局粗糙相结合显示、数据点的查找。实验验证了核外算法在PC机上对大量不可一次性导入内存的数据显示和数据查找上是一种简便、省时、高效的方法。     

基于改进的BP网络的水机温度模型建立

传统的水电仿真系统中的温度模型的构建方法存在模型可移植性比较差、推导过程必须有水电专家的参与、推导过程复杂度大、模型精确度不高等不足,这些都对水电仿真的进一步发展和准确性产生了一定影响。因此需要一种更新的方法来适应水电仿真的发展。为此提出了一种改进的BP网络神经元网络学习算法,通过改进训练算法以提高神经网络的训练效率以及准确度。将这种算法应用于吉林丰满水电厂水电仿真系统的水机温度模型的建立实验中,并与原有的神经网络方法进行比较,比较结果表明,该方法能提高分类准确率和训练速度。     

BP网络在信号检测中的应用

本文对ＢＰ网络在信号的检测和处理方面的性能进行了分析,对该网络在信号检测中的应用进行了讨论并给出了计算机仿真结果。     

改进的模拟退火算法在翼型设计中的应用

通过研究模拟退火算法的机理和应用,对标准模拟退火算法进行了改进,并应用到翼型气动优化中。改进算法与标准算法相比,在耗费机时基本一致的情况下,优化了初始翼型NACA0012,使其设计点的阻力分别减小了30.16%和32.95%。由此可见,模拟退火算法在翼型气动优化设计中具有实用性和有效性,并且改进算法的优化效果更理想。     

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H?滤波算法的BP网络在SINS/GPS中的应用

实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。