基于BP神经网络的零件成组技术的研究

提出了一种基于BP神经网络的零件分类方法。通过200个典型零件样本对神经网络进行训练和测试,证明该基于BP神经网络的零件分类成组系统可实现零件的准确分类成组。     

基于小波原理的振动信号包络提取法

根据小波能对信号包络提取的原理对滚动轴承的振动信号进行了研究．应用基于小波原理的自信息包络提取法，同时把该方法应用于分析滚动轴承故障，证明该方法能更有效地提取滚动轴承的信号包络，适用于分析滚动轴承故障。     

柔性机翼承载能力的试验与预测

对柔性机翼进行了承载能力的试验及预测研究,首先对柔性机翼的翼型结构进行建模,并对充气机翼的结构进行了分析和优化;其次应用正交试法确定出影响柔性机翼承载能力的主要影响因素,以优化后的结果建立实物模型和主要影响因素为变量进行试验;最后以大量的试验数据为训练样本建立改进的神经网络模型,并进行承载能力预测.试验与预测结果对比研究表明:在初始阶段,柔性机翼在压强一定时,载荷与挠度近似呈线性关系;在同一气压值下,载荷增加到一定值时,载荷与挠度的关系曲线呈近似线性关系,而是斜率突然减小;神经网络测试值和试验实测值最大相对误差与标准方差只有12%和0.39%,人工神经网络解析方法可以用于对充气机翼抗弯刚度的分析.      

航空发动机神经网络内模控制

基于神经网络内模控制理论研究了神经网络内模控制方法在航空发动机控制系统中的应用,建立了基于Elman网络的航空发动机多变量内模控制系统。采用Elman网络建立发动机内模型和内模控制器,详细介绍了建模、控制的算法及其实现过程。取部分飞行条件下的数据作为学习样本,采用动态BP算法对神经网络权值进行调整,并在飞行包线内其它工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的航空发动机内模控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。      

基于RBF神经网络的2024铝合金酸性 盐雾腐蚀实验预测

选用飞机结构材料2024铝合金进行不同条件下的酸性盐雾实验,设定盐雾实验的pH值分别为2、3、5,盐雾浓度分别为25 g/L、50 g/L、75 g/L,腐蚀时间分别为24 h、48 h、72 h。将径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)与正交实验设计相结合,选取不同的实验条件组作为神经网络的学习样本集,并通过极差分析对正交实验结果进行分析。结果表明:采用RBF与正交实验设计相结合的方法,能够较准确地预测任意实验条件下的腐蚀速率,减少实验次数,提高预测精度;把正交组和顶点补充组同时作为学习样本集的预测结果要优于单单只有正交组作为学习样本集的预测结果。极差分析结果表明,对2024铝合金单位面积的质量损耗影响最大的因素是溶液的pH值,其次是盐雾浓度,腐蚀时间的影响最小。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题,其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法,使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数,并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题,基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练,并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性,利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划,比经典人工势场法有明显性能提升,且计算开销可接受,计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

基于神经网络建立液态挤压成形管、棒材工艺参数知识库

 采用人工神经网络方法,将８１组实验数据用于神经网络的建模及检测,建立了液态挤压成形管、棒材工艺参数知识库,可以对该工艺的关键参数进行较为准确的预测,从而为推动该金属成形新工艺的实际应用奠定了基础。     

基于神经网络的超精密车床圆柱度误差补偿技术研究

根据所研制的超精密亚微米车床的具体特点,提出了一种基于神经网络的工件圆柱度误差补偿方法,并据此建立了误差补偿控制系统,实验结果证明所提方法简单易行,在超精密车削中应用前景广阔。     

固定剖分算法一致收敛的一个基于表征支集的判别方法

固定剖分（stationarysubdivision）方法是CAD／CAM、计算机图形学、图象处理等学科中一种新兴而有巨大发展潜力的几何造型方法。本文利用收缩性及样条函数给出了根据表征支集判别固定剖分方法一致收敛的一个充分条件。