基于遗传算法的动平衡优化方法研究

针对目前发动机频发故障——N1振动过大进行发动机动平衡方法研究,以改进目前动平衡方法中多次试重启车的不足,采用了影响系数法的核心思想,通过对转子建模进行全息谱分析,利用遗传算法进行配重的优化搜索.该方法减少了动平衡过程中的启车次数,对降低发动机动平衡的成本费用有非常好的应用前景.     

基于BP神经网络的材料疲劳寿命可靠性仿真

疲劳累积损伤是一个非稳态过程中以遗传算法优化后的三层BP神经网络来真实描述疲劳损伤的复杂关系，并检验了BP网络模型的准确性。考虑到材料疲劳损伤临界值和载荷的分散性，建立了疲劳失效动态准则，运用蒙特卡罗随机抽样法来仿真材料疲劳寿命的可靠性。对调质45号钢在随机载荷和两级载荷作用下，进行疲劳寿命可靠性仿真，与实验结果和理论分析比较吻合。     

旋翼桨叶动平衡技术研究与应用

通过对桨叶可调节部分的调整,减少其由于制造偏差引起的质量分布和气动力的不平衡,实现桨叶交付的一致性。建立标准桨叶体系,在动平衡试验台上进行桨叶的测试和调整,通过控制批生产桨叶动态特性参数的公差,使之达到了单片互换的要求。     

直-X直升机旋翼动平衡检查调整方法研究

通过对几十架直-X直升机旋翼动平衡检查调整的总结,结合维护手册和实际经验,提出了该型直升机旋翼动平衡检查调整方法,并在实际应用中取得了很好的效果.     

转子动力特性及动平衡研究综述

对转子动力特性及动平衡研究进行了综述.主要内容包括:转子动力特性研究,转子产生不平衡的原因及不平衡所引起的振动特点,柔性转子的平衡条件、平衡特点、评价标准、平衡目的和要求,柔性转子高速动平衡的一般方法,转子新型动平衡方法,转子自动平衡技术.     

基于遗传算法的铜/钢双金属冷结合结构优化

针对双金属冷结合技术中结合部位结构参数与结合力的复杂关系,建立装配过盈量、孔壁凹槽深度和凹槽宽度3种影响因素与双金属结合力之间的BP神经网络。通过正交试验选定数据进行神经网络的训练和测试,得到具有较高预测精度的神经网络模型。以建立的神经网络作为适应度函数,基于Pareto遗传算法进行针对结合力与变形量的多目标优化,得出结合部位的最优结构参数。     

基于优化神经网络模型的系统建模仿真研究

建立一个结构优化的系统模型是设计控制系统的基础,但对于实际系统尤其是非线性系统一般没有统一表达形式,其模型结构难以构造,对其结构优化难以实施,给非线性系统建模带来很大困难.为此,基于神经网络理论,分析了非线性系统的神经网络模型并对其神经网络模型结构进行仿真研究.基于OBS (Optimal Brain Surgeon)优化策略,对初始神经网络模型结构进行优化操作,进而获得结构优化的神经网络模型并对非线性系统的建模进行仿真.仿真结果表明,优化的神经网络模型对非线性系统的建模效果是良好的,其模型的泛化能力亦得到增强.     

滚动轴承内圈故障的动力学模型建立及仿真

针对目前滚动轴承内圈含单一点蚀故障模型无法真实再现实际故障发生过程的缺陷,基于接触理论,综合考虑内圈变形和故障实际尺寸等因素,根据滚动体通过内圈点蚀故障形变量渐变释放的客观事实,建立了1种滚动轴承内圈故障的动力学模型,克服了传统模型瞬间释放变形量导致冲击力过大的缺陷。经数值仿真和试验验证表明了该模型的正确性。     

基于遗传神经网络的机电产品绿色度评价

人工神经网络模型克服了传统的绿色产品评价方法依赖专家经验的弊端,但神经网络训练时具有训练速度较慢、全局搜索能力弱、易陷于局部极小等缺点.本文提出的用遗传算法优化神经网络的方法提高了产品绿色度评价的准确性.     

基于混沌遗传算法优化神经网络方法的救护直升机效能评估与指标优化研究

采用遗传算法与神经网络相结合的方法研究救护直升机的效能评估,建立了评估指标与效能评估值的非线性关系,克服了传统线性评估方法的不足,结果表明GA-BP算法能够很好地评估救护直升机效能,并保持了很高的精确度;同时,采用BP-GA算法对救护直升机的指标进行了优化,结果同样表明该方法可以有效地优化救护直升机的指标.     

直升机旋翼锥体和动平衡测量仪校准方法研究

直升机旋翼锥体及动平衡测量系统是直升机专用测试设备。本文介绍了自行研制的这种设备的校准装置原理和校准方法。     

基于神经网络的电子线路故障诊断

分析了故障字典法在实际应用中存在的不足，提出将单位BP算法应用到电子线路的故障诊断中。对基于该方法的航空装备电子线路故障诊断进行了计算机仿真，并分析了网络参数的变化对训练结果的影响。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。     

基于多方法联合的故障诊断技术研究

针对基于故障树（ FTA）的故障诊断方法存在的空间爆炸问题和基于神经网络的故障诊断方法存在的训练样本整理困难问题,将故障树和BAM神经网络融合的方法应用于航电系统故障诊断,利用FTA得到系统的故障模式,进而分析归纳出BAM的训练样本,通过联想记忆矩阵并行联想,得到诊断结果,扩展综合故障诊断能力。对航电系统进行故障诊断仿真分析,验证了方法的有效性。并联合基于BP神经网络故障诊断方法,将二者优点结合进行联合故障诊断,验证了联合故障诊断方法的可行性。     

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BP神经网络的导弹保障人员可靠性分析

文章分析了导弹武器系统的保障可靠性,选取了影响保障人员可靠性的 5个因素作为输入,建立了导弹保障可靠性的神经网络模型;运用 BP算法训练数据,得出各影响因素的重要度排序;并针对提高导弹保障人员可靠 性提出了一系列解决措施。     

基于矩阵运算的直升机旋翼/机体耦合动力学模型

针对直升机旋翼/机体耦合动力学建模中,小角度线性简化带来的计算精度下降以及适用范围缩小等问题,在计算桨叶速度及加速度时,基于矩阵运算,保留了运动的非线性。对不同机体运动幅值和频率情况下的小角度线性简化对桨叶速度的影响进行了仿真分析,结果发现,随着机体运动幅值的增加,线性简化影响越来越大,滚转幅值 15°时,简化带来的误差超过 5%;俯仰幅值 15°时,简化带来的误差超过 6%,且随着机体运动频率的减小,误差越来越大。对不同桨距的情况进行仿真,结果表明,所建模型可以很好地模拟直升机的动态响应,采用该模型可进行直升机旋翼/机体耦合动态响应仿真分析。     

基于Model 2020的直升机旋翼锥体及动平衡技术研究

长期以来,对于直升机减振方面的研究一直是热点和难点.直升机的振源主要有旋翼系统、发动机和传动系统等,旋翼是影响直升机振动的主要因素之一.     

基于小波变换和神经网络的航空发动机故障诊断

在阐述了小波变换和BP神经网络概念的基础上,根据小波神经网络故障诊断的基本思想,提出了一种基于“能量-故障”的小波预处理神经网络航空发动机诊断方法。实验仿真结果表明,使用该方法提取故障特征加快了神经网络的训练速度,能迅速地进行故障的诊断。     

小波包变换和神经网络的某型导弹故障诊断方法研究

提出了一种基于小波包变换的残差能量方法,对导弹动态测试数据进行分析处理,提取导弹的故障特征,并在此基础上利用神经网络有效地实现了故障的诊断和定位。