模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.     

NF-3风洞神经网络自适应稳风速控制系统研制

介绍西北工业大学NF-3大型低速直流式翼型风洞改进后的稳风速控制系统的结构、控制原理和性能特点.针对低速直流风洞风速控制系统建模困难,易受外界干扰影响,且自身参数时变不确定,控制难度大的特点,新系统采用了多线程、数字式数据采集方式,带死区控制的PSD神经网络自适应控制算法.通过在NF-3风洞三元试验段和二元试验段的实际应用,与正在使用的模糊控制系统相比较,新系统的适应性和鲁棒性更强,调试时间大为缩短,风速控制精度在风速大于10m/s时从国军标的合格指标0.3%提高到先进指标0.1%,稳定时间减少了10%左右,人机交互也更加友好.     

直升机机体－主减－旋翼耦合系统动稳定性分析

对单桨常尾桨铰接式直升机机体－主减－族翼耦合系统动稳定性进行了分析研究。在建立的数学模型中,除了考虑机体沿侧向和纵向的平动,机身的横滚、俯仰和偏航,旋翼的挥舞和摆振外,还特别考虑了机身的横向运动及主减的摆动和传动特性。以某型直升机为基础的研究表明：挥舞对耦合系统的动稳定性有一定影响;不考虑挥舞和主减支承特性时,对耦合系统动稳定性的分析偏于保守;在合适的主减支承条件下,主减对耦合系统的动稳定性影响不大;旋翼的挥舞与主减的摆动是耦合的,这使主减的固有频率提高。     

智能材料结构的研究进展

智能材料结构是当前国内外研究的热门课题，进展很快。它的兴起将冲击材料研究部门，并引起了结构设计部门的变革。本文主要介绍埋入传感元件、驱动元件并采用人工神经网络、图形特征识别及新型声发射系统的三种强度自诊断智能结构，埋入形状记忆合金丝的大面积强度自适应结构，以及预报材料疲劳寿命、减振降噪、无舵面机翼和光电红外隐身等智能结构的研究进展。     

CONSTRUCTIONOFACLASSOFPNSEQUENCESWITHPRIMENUMBERPERIODSOF4t＋1FORM

构造了一类４ｔ＋１型质数周期的伪随机序列。该序列提供了比ｍ（Ｍ）序列更多的可供选择周期数，同时证明了它具有良好的伪随机特性     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

AR与ARMA有色噪声的生成方法

基于自回归与自回归滑动平均模型。讨论了两种有色噪声的软件生成方法，可使输出序列无起始瞬为现象，给定功率谱函数结构时采用递推算法。给定滤波器系数时采用步降法。分别给出了滤波器的两种设计流程。通过设置滤波器的初始状态，使得在白噪声激励下滤波器的输出序列稳定，无起始瞬变现象。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。