各向异性层合阻尼结构理论及其阻尼特性分析

本文将各向异性设计引入层合阻尼结构中，从理论上分析了各向异性层合阻尼结构的阻尼特性及其控制机理，从而验证了建立约束阻尼层合结构各向异性优化设计新体系的可行性。     

层合顺序对各向异性层合阻尼结构动态性能的影响

本文将各向异性设计引入层合阻尼薄板中，主要对几组阻尼层交替层合与集中阻尼芯层层合的各向异性阻尼结构的内耗和刚度的温频特性进行实验研究。为各向异性层合阻尼结构理论和轻量化高阻尼设计奠定基础。实验结果表明：在实验温度（0-70℃）和频率（1～200Hz）范围内。交替层合度影响不一定，结构的内耗和刚度的温度特性均优于集中阻尼芯层结构；而频率对结构内耗和刚与具体结构参数和结构总层数有关。     

BP神经网络数字识别系统的设计方法

字符识别一直是一个热点问题,而人工神经网络具有并行计算能力、容错能力、泛化能力,以及任意精度逼近未知非线性对象的特点,将人工神经网络应用在字符识别中,提高字符的识别率与识别效率就具有了可行性。论文着重介绍BP神经网络数字识别系统的设计方法和步骤,指出该系统不仅可以识别数字,而且经过BP神经网络的适当改变,可以实现英文字符、简单汉字和混合字符数据的识别。     

基于BP神经网络的起飞限重计算预测研究

针对起飞限重分析计算的流程复杂、迭代多、计算效率低的问题,本文在分析起飞限重计算规律的基础上,研究了使用BP神经网络预测起飞限重结果的可行性.文中以ARJ21-700飞机在场长、爬升等综合限制条件下的最大起飞重量计算为例,使用Matlab进行结果预测.预测结果表明BP神经网络具有较好的适应性,可以满足性能仿真计算的工程...     

层合阻尼薄板之各向异性参数对损耗因子的影响分析

运用各向异性层合阻尼结构理论分析方法和正交试验等分析方法。着重考察了各层纤维铺设角度。纵、横剪切模量和纵、横拉伸模量等各向异性参数对各向异性层合阻尼薄板阻尼性能参数——损耗因子的影响。结果表明：各向异性参数在不同的模态下对层合阻尼薄板损耗因子的影响力不同，其中。各向异性层纤维铺设角度的影响较为复杂。其影响力在不同层合阻尼结构、不同的模态下差异较大；而纵、横剪切模量、纵、横拉伸模量的影响力随着模态的升高逐渐增大。此外，通过对各向异性参数的变化影响进一步分析表明：各向异性参数的变化影响各有特点，具有结构优化的潜能。     

神经网络BP算法在滑油系统故障诊断中的应用

通过介绍神经网络反向传播算法(BP)的原理,研究BP算法在航空发动机滑油系统故障诊断方面的应用。BP算法因其高度的非线性、模拟的并行性、高度容错性、系统健壮性、自联想、自学习和自适应等许多特点,在航空发动机滑油系统调试和系统的监测及诊断中发挥较大的作用。     

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。     

基于BP神经网络的复合材料性能预测

针对复合材料性能表征十分复杂、困难的情况,利用人工神经网络的BP算法,建立了复合材料性能预测模型。模型由3层神经元组成,分别为输入层、隐含层和输出层。以碳/陶瓷复合材料性能与成分的关系为研究对象,选取了38组实验数据作为学习样本,模型总误差为0.18,用建立的网络预测未知,并给出预报曲线。和试验值相比较表明,所建立的网络能反映碳/陶瓷复合材料组分与其材料性能之间的关系,为实验设计提供了新的思路,节省了时间和劳力。     

基于BP神经网络方法的航空活塞发动机故障诊断

BP神经网络在机械故障诊断领域内已取得较多的成功经验。本文调用Matlab中的神经网络工具箱,运用BP神经网络对CESSNA．172R的航空活塞发动机进行故障诊断,建立故障数据库。     

基于BP神经网络方法的民用航空发动机故障诊断

用航空发动机故障诊断的方法很多,各种方法在具体操作过程中有着不同的作用和意义。本文提出一种依靠人工神经网络方法研究民航发动机各种故障征兆影响因素的作用程度的方法,并利用其仿真数据进行分析,找出具体工作过程中作用相对较大的因素,从而在定时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

基于神经网络模型预测的水声对抗子母弹跌落冲击仿真

为了评估水声对抗子母弹在不同跌落冲击条件下的可靠性,应用LS-DYNA对母弹在不同跌落参数下的冲击响应进行了数值仿真研究。在有限元计算结果作为样本的条件下,运用BP神经网络模型建立了母弹跌落冲击影响参数与子弹应力峰值的非线性映射关系。结果表明:弹体各子结构在跌落高度、角度及跌落面条件下具有不同的冲击响应规律;母弹体头螺、壳体结构冲击变形较大,内部子弹冲击应力值变化幅度较小;网络模型较准确预测子弹的应力峰值,可极大地降低仿真次数,提高跌落测试效率。     

RBFE人工神经网络在四组分络合滴定中的应用

本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定     

人工蜂群优化BP神经网络的太阳电池阵电流预测

通过对卫星太阳电池阵输出电流影响因子进行分析,提出了一种基于人工蜂群（Artificial bee colony,ABC）算法优化BP神经网络的太阳电池阵输出电流预测方法。将太阳入射角、卫星太阳电池阵工作温度、卫星星时等遥测量变换后作为神经网络输入,进行输出电流预测。考虑到神经网络对初始权值及偏置敏感的特点,采用ABC改进算法对神经网络初始参数进行优化。该模型可用于卫星太阳电池阵电流输出能力分析、太阳电池阵预警及异常检测等。实验测试表明,模型能够取得较高预测精度,同星预测均方根误差（Mean squared error, MSE）为0.10 A,跨星预测均方根误差为0.12 A,其精度明显优于传统数据拟合方法。利用该模型及本文提出的预警策略进行预警,对于7年5个月的正常卫星数据没有发生误报,对于某异常卫星数据能够及时进行预警。     

基于复合形与神经网络的机翼结构优化设计

从元件位置和元件尺寸两个方面考虑,提出了一种全局结构优化设计方法。利用NASTRAN完成尺寸优化,利用神经网络对NASTRAN优化结果进行映射,用复合形法进行位置寻优,最终完成了机翼结构的优化。算例表明利用神经网络来预测NASTRAN优化结果有较高的精度与适用性,本文所提方法可行、正确,具有很高的效率。     

一种BP网络自整定PID控制算法及其在NF-6风洞控制中的应用

NF-6风洞是一座增压、连续、高速回流式风洞,对各子系统的控制性能都有较高的要求。针对NF-6风洞对模型姿态系统控制性能提出的高要求,提出了一种BP网络自整定PID控制策略,并结合现有的改进型PID控制思想对其进行了进一步的分析与改进。仿真结果及初步应用表明:该算法在算法收敛性、实时性及控制精度上较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高。     

基于主动润滑可倾瓦轴承转子系统的振动主动控制

研究一类可倾瓦支承的单盘非对称转子系统的振动主动控制问题.首先建立了系统的非线性动力学方程,针对主动润滑控制系统设计了BP神经网络PID控制器对转子系统进行振动主动控制.通过计算分析可知,采用基于BP-PID的主动润滑系统能够很好的抑制系统的振幅,使系统在很高的转速时才发生油膜失稳,拓宽转子系统稳定运转的转速范围,在转...     

兆瓦级风机叶片大载荷、大变形静态试验方案研究

介绍了某型号2MW 风机叶片静态试验技术要求及方案设计思路。该类兆瓦级风机叶片静态试验具有大尺寸、大载荷、大变形的特点;这导致了试验所需占用场地及安装空间很大,试验固支基础强度及刚度要求更高,试验加载及测量随动连续性更好等要求。通过调研相关资料并结合自身条件,研究设计了3套大载荷、大变形静态试验实施方案;比较优选了1套最佳方案并最终圆满完成了这一创新型试验课题。