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151.
基于粒子群神经网络的轮盘优化 总被引:3,自引:2,他引:1
将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径. 相似文献
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采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测. 相似文献
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针对数量有限的物理跑车试验无法满足减振与保温性能测试需求的问题,提出一套航天器运输包装箱动力学与热学仿真验证方法,包括:建立适用于包装箱系统的刚柔耦合多体动力学系统,通过结合线路条件测试生成的动力学系统外部激励,实现减振性能虚拟跑车测试;建立基于计算流体力学的包装箱热学模型,通过模拟自然对流和空调控制,实现包装箱保温性能虚拟跑车测试;基于C/S架构和导航式流程设计思想,建立航天器运输包装箱仿真验证平台,通过实际案例证明该平台仿真结果与实际跑车测试数据具有较高的一致性。 相似文献