子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用

将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。     

基于PDM的元器件库模型研究与应用

在分析国内电子企业元器件管理中存在问题的基础上,建立了基于产品数据管理的元器件库模型.重点讨论了模型中的对象模式和元器件的分类管理,提出了新元器件入库申请流程的设计.最后给出了产品设计过程中模型在元器件选用控制方面的工程实例.     

神经网络在飞行器航迹仿真计算中的应用

在飞行器航迹计算中,与插值法存在的缺陷相比,神经网络方法具有显著的优越性。通过对插值法和BP神经网络方法原理和工作过程的详细分析,以及在此基础上针对某飞行器航迹参数的计算实例,比较了线性插值、多项式拟合与神经网络方法的误差,表明神经网络方法具有更好的计算精度。     

应用小波神经网络进行负荷预测的MATLAB编程仿真

以咸阳地区的电力负荷数据为背景,应用小波神经网络进行短期负荷预测工作,并详细介绍了其MATLAB的编程与仿真。利用MATLAB 7.0的神经网络及小波工具箱函数进行编程仿真,不仅编程简洁,而且收敛速度快。因需要大量的训练数据进行训练,介绍了在实际编程时所用技巧。     

神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。      

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。     

融合物理的神经网络方法在流场重建中的应用

神经网络融合物理先验知识能极大提高其拟合复杂变量的能力,其中融合神经网络和物理控制方程的物理融合神经网络模型（physical-informed neural network, PINN）,赋予传统神经网络所不具备的先验知识和可解释性。结合课题组对PINN方法的研究和应用,本文介绍了融合N-S方程的PINN神经网络模型预测能力。首先借助三维超声速槽道湍流的直接数值计算数据,耦合神经网络和可压缩N-S方程,应用PINN方法对槽流的瞬时流场的物理量进行预测,并对瞬时量及其统计平均值与DNS对应结果进行对比来验证训练所获PINN模型的可靠性。其次,借助不可压缩圆柱绕流与三维可压缩槽道流动的计算数据,利用PINN模型进行了N-S控制方程待定系数与待定项的重建,结果显示其在重建流场流动信息的同时可逼近方程的待定系数。研究结果证实了PINN方法可为建立流动物理模型提供工具和算法支撑。     

基于概率神经网络的相似度排序方法

为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明：基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,方法是可行的。     

神经网络在广义经典分配问题中的应用

在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。     

组合BP神经网络在数据挖掘中的应用

在吸收了人工神经网络解决非线性问题优点的基础上,针对数据挖掘的特点,提出了一种组合BP神经网络的数据挖掘方法。该方法是按照一定方式将n个BP网络组合成一个复杂的BP网络模型,并运用改进的启发式BP算法以实现有用模式的挖掘,能够大大缩短训练时间和提高挖掘精度。     

基于神经网络的飞机轮胎与跑道间结合系数的研究

以实验数据为基础,利用神经网络的BP算法来拟合飞机轮胎与跑道之间的结合系数与滑移率的关系曲线,通过在MATLAB中编程来实现拟合,同时生成一个可以应用到SIMULINK中的模块,为系统建模提供了方便。实验结果表明BP网络能比较好地拟合μ-σ曲线,控制效果较好。     

模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

介绍了模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性。该方法具有结构算法简单、无监督自学习和侧向联想等功能。它有很好的应用前景,可以广泛应用于发动机的故障诊断。      

Elman 回归神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。     

RBF神经网络在电气设备状态评估中的应用

以切比雪夫正交基函数(RBF)神经网络搭配教师模块作为电气设备状态评估的模型,通过对过去序列样本的学习,在考虑影响电气设备状态的各种因素的情况下用教师模块对学习过程进行监督,调整网络的权值,然后识别电气设备状态当前情况。结果表明该神经网络具有良好的识别能力、快速的收敛能力并可以应用于大规模的电气设备状态评估中。     

神经网络解耦控制方法在协调加载中的应用研究

在飞行器结构强度试验中，电液协调加载系统能否准确模拟实际结构上的载荷历程对于试验数据的可靠性及飞行器结构的安全设计有着重要的意义。本文针对电液协调加载系统各通道间具有强耦合、非线性、时变等特点，应用神经网络解耦控制技术实现载荷解耦，并进行了两通道的协调加载试验。系统运行结果表明，该方法动态控制效果良好，能够准确地实现各通道间的协调加载控制。     

BP神经网络在惯导系统传递对准中的应用

针对系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,将多层BP神经网络替代卡尔曼滤波应用于舰载机惯导系统的传递对准。利用卡尔曼滤波的输入、输出作为BP神经网络滤波的样本对值进行训练,得到了神经网络的输出值,实现了惯导传递对准中的滤波功能。仿真结果表明,将BP神经网络用于传递对准,既获得了与卡尔曼滤波相当的精度,又有效地降低了系统的解算时间,提高了系统的实时性。     

土地类型分类的人工神经网络方法

:研究了用人工神经网络对航空影像进行土地类型分类的方法 ,用选定窗口的平均值 ,标准差和傅利叶频谱平均值作为神经网络的输入 ,土地类型的标准值为神经网络的输出。将计算出来的未知土地类型标准值与已知土地类型的标准值相比较 ,可以确定出未知的土地类型。