先进重构飞行控制技术和方法研究

重构飞行控制技术本质上是一种容错飞行控制技术，它使飞控系统具有适应未知故障和损伤的能力，从而可以有效地提高安全性和任务效能。先进重构飞行控制技术在原有的基础上更加强调自适应的能力，而不再依赖故障诊断和隔离（FDI）系统，因而促进了鲁棒控制、智能控制和逢适应控制技术在该领域的交叉和融合。首先回顾了重构飞行控制技术的发展现状，然后给出了几种先进重构控制方法，并总结了先进重构飞行控制技术的主要技术优势，最后展望了它的发展趋势和应用前景。     

模拟电路故障诊断新方法

在BP型ANN网络用于模拟电路故障诊断的基础上,提出了利用GA辅助设计的BP型ANN实现模拟电路故障诊断的新方法。实例验证表明,新方法的诊断精度、诊断速度以及建立诊断模型的自动化程度都有了较大的提高。     

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。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断

航空发动机的故障诊断研究在民航安全发面有着重要的意义，而故障诊断模型的建立尤其关键。采用径向基函数（RBF）神经网络建立发动机的故障诊断模型，论述了径向基函数神经网络的结构、学习和运行，并通过该模型对发动机参数进行辨识，结果表明RBF神经网络具有较高的故障诊断正确率。     

非定常气动力的结构自适应神经网络建模方法

讨论了非线性非定常气动力的结构自适应神经网络模型建模方法,该方法具有同时进行结构辨识与参数辨识的优点;利用纵向大振幅强迫振荡风洞试验数据,验证了建模方法及所建模型的有效性,结果表明:结构自适应神经网络模型对非定常气动力有很好的逼近能力,由于采用飞行参数的时间离散数据作为输入量,模型可直接应用于飞行仿真研究。     

一种基于Hopfield神经网络的TF／TA航迹规划算法

提出一种基于Hopfield神经网络的无人机地形跟随(TF)/地形回避(TA)迹规划方法.该方法将地研信息反映到算法参数连接权中,利用扩展的Hopfield模型结合无人机约束实现航迹安全、合理的规划.仿真实验证明该方法能获得满意的TF/TA航迹.     

基于自组织拓扑映射图的发动机故障诊断研究

根据SOM自组织网络的高维数据矢量量化、快速聚类、信息融合和拓扑映射等特征,建立了发动机故障诊断可视拓扑映射图模型,给出了映射模式误差测度和拓扑误差测度,并通过拓扑映射图对发动机故障进行诊断,获得了很好的效果。同时,进一步通过建立的故障模式的测量参数灰度图,可以清晰地观察到故障模式矢量特征、测量参数相关性特征、参数变化趋势,并可进行更深层次故障机理分析。     

基于神经网络的精确末制导律研究

针对动能杀伤武器重量极小化问题，基于神经网络技术、动态逆补偿法和非线性优化法，研究了两种精确末制导律，一种采用FFBP神经网络学习一要制导方程动态逆实现精神制导，另一种采用FFBP神经网络学习非线性优化解实现精确制导，仿真分析表明，前者对目标加速度估计误差过于敏感，无法实现；而后者在目标加速度有误差时仍能实现精确制导，估于偏置比例导引，并可以使动能杀伤武器重量极小化。     

直升机动态逆神经网络模型

以SH－2G直升机辨识模型为对象，采用天并作用函数的多层感知器网络，建立了直升机的动态逆神经网络模型，在直升机越障机动飞行仿真的同时，利用直升机操纵信号和对应的状态作为网络的训练样本，对直升机逆模型进行在线辨识，并给出了仿真结果及其分析。结果表明，该网络对直升机动力学逆模型具有良好的在线辨识效果。     

镍基合金激光超高温度梯度定向凝固

 采用高能激光束作为定向凝固的热源,研究了镍基合金在超高温度梯度（1.0×104K/cm）定向凝固下的组织结构特征。在定向凝固组织中得到了平均一次枝晶间距仅为10.6μm的细枝晶和完全无侧向分枝的“超细胞晶”.对合金元素在不同组织中偏析行为的分析表明：传统的定向凝固组织中存在严重的微观偏析,而激光超高温度梯度定向凝固组织中,元素的微观偏析大大改善甚至完全消除。