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501.
502.
卷积和离散过程神经网络及其在航空发动机排气温度预测中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
针对航空发动机排气温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,提出了卷积和离散过程神经网络(CSDPNN)模型,并将其应用于航空发动机排气温度(EGT)预测。该模型以离散样本作为直接输入,采用卷积和算法实现对时间累积效应的处理。相较于以连续函数作为输入的过程神经网络(PNN),不需要拟合离散样本得到连续函数后进行正交基展开,减少了精度损失,具有更高的预测精度。给出了卷积和离散过程神经网络模型的学习算法,并通过对Mackey-Glass混沌时间序列的预测对提出的方法进行应用说明和验证。通过航空发动机EGT预测实例,并与卷积和离散过程神经网络模型的连续函数输入过程神经网格以及传统人工神经网络(ANN)的预测结果进行了对比。结果表明,相较于连续函数输入过程神经网络以及传统人工神经网络,卷积和离散过程神经网络具有更高的预测精度,且对于EGT的预测具有较好的适应性,因而为航空发动机EGT预测提供了一种有效的方法。 相似文献
503.
504.
为了分析固体发动机药柱在长期自重载荷作用下的位移水平,采用加速老化试验,得到该推进剂松弛模量随贮存时间的变化规律;考虑固体导弹发动机的实际贮存情况,探讨了有限元计算中处理发动机滚转的方法;应用三维粘弹性有限元分析方法,对贮存一定时间后的发动机进行了数值仿真,从中获得发动机药柱在长期自重载荷作用下的位移情况。计算结果表明,固体发动机每0.5 a定期翻转,蠕变基本回复到原来的3%以内,药柱的位移增加不大,说明贮存过程中每0.5 a翻转1次是一种好方法,可为固体发动机的设计和使用提供参考。 相似文献
505.
506.
507.
508.
为获得高精度实时GPS卫星钟差,文章提出一种基于多项式和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)相结合的钟差预报方法.该方法采用国际GNSS服务发布的超快速观测星历建模进行短期预报,首先根据卫星钟的物理特性用附有周期项的多项式模型进行拟合以提取趋势项和周期项,然后用LS-SVM对多项式拟合残差进行建模预报,最后将预报结果加上趋势项和周期项,得到最终的钟差预报值.试验结果表明,所提算法能够实时有效地对GPS卫星钟差进行预报,且精度优于超快速预报星历. 相似文献
509.
雷玲 《长沙航空职业技术学院学报》2010,10(4):10-12
高职学生心理脆弱是一个不容忽视的普遍现象。心理脆弱不仅影响一个人的成长、成才与成功,还可能引发一些极端事故的发生。找准症状,分析形成的原因,寻找有效预防和解决办法是社会、家庭、学校和学生共同的责任。 相似文献
510.
舰载机弹射起飞和拦阻着舰的张力场屈曲波在机身壁板上产生附加的拉伸或弯曲应力,从而显著降低结构疲劳强度、改变疲劳破坏部位。以张力场梁形式的三点弯曲试验开展了反复屈曲下的疲劳特性研究。通过疲劳试验测得的临界屈曲载荷与按工程张力场理论得到的临界屈曲载荷对比,吻合较好。根据3级不同载荷水平下的疲劳试验结果,给出了张力场梁屈曲疲劳试件的无量纲载荷比-寿命曲线及载荷比-张力场系数曲线。根据张力场系数与载荷关系、载荷寿命曲线及飞机寿命指标可控制张力场的严酷程度来开展机身壁板轻量化设计。本项工作为舰载机机身壁板在弹射起飞和拦阻着舰过程中的反复屈曲疲劳问题评定积累了数据。 相似文献