多级涡轮多目标气动优化设计流程

在准三维设计基础上,采用多目标优化设计方法,给出一个多级涡轮气动优化设计流程,优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解。此优化设计流程有三个特点:针对每列叶栅的气动特性进行局部优化;各列叶栅反复多次优化;粗细网格交替使用。并采用此设计流程对一三级涡轮进行优化设计,效率提高1%,说明此方法可以有效的用于多级涡轮气动优化设计。     

关于BP网络算法的输电线速断保护

建立人工神经网络BP算法，利用计算运行方式的变化改进传统的电力输电线系统的保护措施，可以实时跟踪故障点并同步实施控制。利用人工神经网络技术的快速性、自适应性和容错性，在一个周期内准确地定位区内、区外故障点，实现对输电线的速断保护。     

C/E复合材料声发射信号小波分析及人工神经网络模式识别

以复合材料为对象，以宽频带传感器及线阵列方式对各类模式试样采集了波形及信号参数，比较波形、信号参数、频谱及小波谱的特征，筛选出六类1300个样本，采用多分辨小波变换提取了5个特征向量，实现了特征空间的降维处理，采用B—P型反向传播神经网络构成了智能化模式分类器，研究了网络模型的学习效果和对与复合材料主要损伤机制有关的六类声发射信号的识别能力。试验结果表明，神经网络对六类信号的平均正确识别率达到90.4%。最佳识别率为97.2%。该方法成功用于90°、0°光滑和0°缺口三种试样的破坏过程分析，获得了满意的效果。     

一种火箭推进系统非线性动态神经网络模型

为了获得实时、准确、可靠的液体火箭推进系统非线性动态模型，使其适用于控制系统的设计和故障检测与诊断，基于RBF（Radial Basis Function）神经网络理论和系统工作机理，综合考虑了系统的动态信息，适当选择了输入输出参数，建立了一种多输入多输出的液体火箭推进系统非线性动态模型。模型的输出与实际试车结果的对比分析表明，模型的计算时间短、实时性强、精度高，可用于液体火箭推进系统的实时状态监控、故障诊断及控制系统设计等。     

基于神经网络的冷却剂热物性拟合方法

基于径向基函数神经网络（RBFN）和广义回归神经网络（GRNN）对火箭发动机冷却热物性进行拟合，并与BP网络进行了比较，结果表明，采用RBFN和GRNN进行物性拟合具有网络结构简单，计算精度高，训练速度快的优点，可方便地引入液体火箭发动机传热计算程序中。     

导弹推进剂加注设备实时智能诊断系统

为了对导弹推进剂加注设备及其操作进行有益地监控,从导弹推进剂加注设备结构和特点出发,基于知识的专家系统,神经网络的专家系统和实时专家系统的特点和结构组成,提出了实时智能诊断系统模型,建立了某型号导弹推进剂加注设备实时智能诊断系统,并将其应用于“XXX工程加注操作自动化监控系统”,实现了导弹推进剂加注设备的实时智能诊断。     

Optimization and design of an aircraft's morphing wing-tip demonstrator for drag reduction at low speed,Part Ⅰ–Aerodynamic optimization using genetic,bee colony and gradient descent algorithms

In this paper, an ‘in-house' genetic algorithm is described and applied to an optimization problem for improving the aerodynamic performances of an aircraft wing tip through upper surface morphing. The algorithm's performances were studied from the convergence point of view, in accordance with design conditions. The algorithm was compared to two other optimization methods,namely the artificial bee colony and a gradient method, for two optimization objectives, and the results of the optimizations with each of the three methods were plotted on response surfaces obtained with the Monte Carlo method, to show that they were situated in the global optimum region. The optimization results for 16 wind tunnel test cases and 2 objective functions were presented. The 16 cases used for the optimizations were included in the experimental test plan for the morphing wing-tip demonstrator, and the results obtained using the displacements given by the optimizations were evaluated.     

人工智能可解释性评估研究综述CSCD

近年来,可解释人工智能(XAI)发展迅速,成为当前人工智能领域的研究热点,已出现多种人工智能解释方法。如何量化评估XAI的可解释性以及解释方法的效果,对研究XAI具有重要意义。XAI的可解释性评估涉及主、客观因素,是一个复杂且有挑战性的工作。综述了XAI的可解释性评估方法,首先,介绍了XAI的可解释性及其评估的概念和分类;其次,总结和梳理了一些可解释性的特性;在此基础上,从可解释性评估方法和可解释性评估框架两方面,综述和分析了当前可解释性评估工作;最后,总结了当前人工智能可解释性评估研究的不足,并展望了其未来发展方向。     

卫星转动惯量测量方法

介绍了用扭摆,通过倾斜安装测量卫星三个方向转动惯量的一种方法。分析了IYY测量准确度和测量倾斜角大小、IYY/IXX的比值、倾斜角误差之间的关系。当倾斜角度θ〉45°时,IYY能够达到较高的测量准确度。     

人工智能在矢量推力现场动态校准中的应用研究

基于航天工程中对于发动机试车台矢量推力现场动态校准需求,以摆锤式动态力加载装置为力源,研制了发动机试车台矢量推力现场动态校准装置。在发动机试车台试验校准点有限的情况下,将人工智能技术应用在校准工作中,对矢量推力的动态响应特性进行校准与补偿。验证结果表明,该方案动态性能优异,响应迅速,满足试车台矢量推力校准的需求,为后续进一步准确测试矢量推力提供了依据。