直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。     

电沉积CeO2/Zn纳米复合涂层

将纳米氧化铈颗粒加入镀锌液中进行复电沉积制得纳米复合涂层。通过失重法，ICP，SEM和XRD方法探讨了纳米氧化铈颗粒对电沉积锌涂层的影响。结果表明，在同样的电沉积条件下，纳米复合涂层的耐蚀性明显提高，而微米复合涂层的耐蚀性只稍有改善；纳米复合涂层中氧化铈的含量高于微米复合涂层中的氧化铈含量。纳米氧化铈颗粒改变了锌涂层的表面组织形貌和晶体结构，从而提高了涂层的耐蚀性。     

关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。     

深层搅拌法技术及其工程应用

深层搅拌技术是对软土地基进行处理的较常用技术 ,它具有加固效果显著、形式灵活多样、环境无污染、施工机具简单、施工速度快、节省投资等优点 ,目前在地基处理和基坑工程中广泛采用。本文主要阐述该技术特点及在地基处理工程中的应用 ,对同类工程设计具有重要的参考价值。     

基于BP网络的热工过程模型辨识方法

主要研究了人工神经网络在辨识火电厂热工过程模型中的应用，利用Visual C^ 语言构造BP神经网络,提出了把BP网络权值转换为传递函数的方法，针对火电厂常见的热工过程，不用人为加入特殊的激励信号，只利用现场生产中自然存在的扰动信号进行辨识试验，试验结果准确可靠。     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

基于联邦滤波器的新型故障检测结构及算法

提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的故障检测结构,该结构利用各局部滤波器和参考滤波器共有状态之间的残差进行故障检测.并提出了2种故障检测算法:χ2检验法和Elman神经网络检验法.以组合导航系统为例进行了仿真研究,和其它算法相比该算法计算简单、可靠,不但可以快速检测出外部传感器及参考系统故障,且具有很好的容错性能,能快速检测出故障并进行隔离,使融合后系统依然保持较高精度.     

非线性随机动态系统学习建模方法

在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法，用这种方法对非线性随机系统建模，可以获得更准确伯系统模型，并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。