非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

非结构网格下Euler方程的高分辨率高精度解

提出了一种非结构网格下求解Ｅｕｌｅｒ方程的高分辨率高精度迎风格式。以Ｒｏｅ的矢通量差分分裂为基础,吸收了ＮＮＤ格式的优点,使其具有捕捉激波和滑移线的良好性能;在时间方向上采用Ｊａｍｅｓｏｎ的Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔａ积分,并结合局部最大时间步长和残差光滑技术加速收敛。最后成功地完成了二维平板激波反射、跨音速Ｌａｖａｌ喷管内的流动和ＧＡＭＭ超音速前台阶绕流等算例,显示了该方法的有效性     

电液力伺服系统的神经网络并行自适应预测 PI 控制

考虑电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,提出一类基于神经网络的并行自适应预测PI控制结构,该结构使控制参数的调整和系统的实时控制操作可并行进行,不仅做到了神经模型和控制器的在线辨识和设计,而且避免了神经网络方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真结果表明该控制器具有良好的适应性和鲁棒性。      

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

两种椭圆型方程求源项方法在喷管内流场网格生成中的应用

用椭圆型方程生成二维网格，发展两种Hilgenstock求源项方法，实现对网格与边界间距及与边界正交的控制。     

二维激波斜壁问题的数值研究

1.前言 在数值模拟激波构造时,通常将流体看作理想流体,即对Euler方程用有限差分法求解。有限差分法的优点是通用性强,但将其用于计算激波问题时,会在不连续波面附近产生数值衰减、过冲或欠冲,难以进行精确计算。FCT(Flux-Corrected Transport Method)法是Boris等开发的一种新的计算方法,它能充分发挥有限差分法的长处,可有效地计算激渡问题。但是,能对二维复杂形状的绕流进行数值研究还是在Thompson等     

无人机空中加油自主编队控制器设计

针对自主空中加油(AAR)任务中的飞行器编队形成问题,提出了一个完整的自主控制器方案。采用基于视线的编队制导律控制队形,产生制导指令。针对加油编队过程中产生的模型误差和尾涡扰动等不确定性,基于RBF神经网络和自适应Backstepping方法,设计了UAV姿态和速度非线性控制律来在线逼近和补偿不确定性,保证系统的鲁棒性和稳定性。使用协调转弯方式将航迹角指令转换为姿态指令,以实现控制律对航迹角指令的精确跟踪。最后,仿真结果验证了制导律和控制律的有效性。     

控制和预测焊接质量的计算机可视系统

介绍了控制和预测熔焊质量的计算机可视系统的结构和技术特性。该系统能在航空、航天、原子能等部门的重要焊接结构的质量保证方面发挥明显作用。     

智能自修复型聚合物基复合材料

自修复聚合物基复合材料作为一种新颖的智能结构功能材料,通过实现微裂纹的自愈合,为预防潜在的危害提供了一种新方法,在一些重要工程和尖端技术领域孕育着巨大的发展前景和应用价值。通过研究自修复体系的结构与修复性能的关系,修复剂的修复机理,以及修复过程的动力学,从而研制出在使用环境下可长期储存,对裂纹能进行快速高效自修复的材料,无论在理论上还是实践上都具有重要意义。     

折叠翼飞行器发射段鲁棒非线性控制系统设计

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器.在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数( RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时的系统未知不确定性和干扰,通过在虚拟控制律中引入动态面控制技术避免多重微分运算,克服了传统反步法...