基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

在剖析航空装备故障诊断特点的基础上,提出了基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架结构,并阐明了专家系统和模糊神经网络相结合的推理机制、模糊神经网络生成方法、知识获取和自学习等关键技术.系统框架的提出为航空装备故障诊断研究提出了新的思路.     

基于粗糙集与RBF神经网络的雷达辐射源信号识别研究

针对新体制、新用途雷达辐射源信号难以识别的特点,用粗糙集理论对雷达辐射源信号进行离散化、属性约简、规则提取,达到分类的目的。用粗糙K-均值聚类方法计算径向基神经网络（RBFNN）的聚类中心,然后用粗糙集理论约简得到的规则构建径向基神经网络对未知雷达辐射源信号进行识别。仿真结果表明,这种基于粗糙集与RBF神经网络的识别模型减少了识别冗余特征、简化了神经网络结构,能有效地识别雷达辐射源信号。     

组合BP神经网络在数据挖掘中的应用

在吸收了人工神经网络解决非线性问题优点的基础上,针对数据挖掘的特点,提出了一种组合BP神经网络的数据挖掘方法。该方法是按照一定方式将n个BP网络组合成一个复杂的BP网络模型,并运用改进的启发式BP算法以实现有用模式的挖掘,能够大大缩短训练时间和提高挖掘精度。     

基于RBF神经网络的机器人鲁棒自适应控制器设计

在考虑机器人系统中存在的模型不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法。首先,通过状态变换将机器人的模型转换为适用于反演技术的形式;然后,利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,用两个RBF神经网络分别对模型的不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒项,证明了系统的全局稳定性;最后,进行了相应的仿真研究,验证了设计的正确性和有效性。     

航空发动机全包线自适应解耦控制器设计

为实现航空发动机在全包线的解耦控制, 在飞行包线内选择了若干点, 使用遗传算法对单神经元自适应解耦控制器的比例系数进行了离线优化。以优化得到的若干组参数为训练样本, 离线训练径向基函数(RBF)神经网络, 训练后的网络可映射高度、马赫数与比例系数之间的非线性关系, 飞行包线内任意点的解耦控制器比例系数即可由该网络得到。仿真表明:在设计点和非设计点, 系统均具有良好的动态特性和解耦特性。该方法结构简单、易于实现, 具有实用价值。      

电液负载模拟器的神经网络参数辨识

基于神经网络,提出一种根据参数上下界辨识系统参数的新方法。在建立电液负载模拟器模型的基础上,在待辨识参数的上下界内,使用神经网络对动态系统的参数进行辨识,找到一组参数使之满足对实际系统的最佳逼近,使系统在实际输入信号下能更好地复现实际系统的实际输出。并使用另一组实验数据检验辨识结果对实际系统的任意实际输入输出采样数据组的逼近程度。验证结果表明该辨识结果能很精确地逼近实际系统。该方法可用于一般复杂系统的实际参数辨识。     

三维疲劳裂纹扩展的可靠性分析

分析了三维裂纹扩展寿命主要影响因素及其分布形式,构造了正交设计表L49（7^8）来设计各种随机变量对裂纹扩展寿命关系的模拟组合,以这些模拟结果为学习训练样本,采用7-12-1三层BP网络仿真了各种随机因素与裂纹扩展寿命的复杂非线性关系,并研究了计算给定可靠度下扩展寿命和给定寿命下可靠度的分析方法和实现流程。扭力轴表面裂纹算例表明该方法合理可行。     

航空发动机神经网络反步控制方法

针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的反步控制方法.采用径向基神经网络估计未知系统方程,并用一种平滑切换法有效避免了控制器奇异问题.反步法的设计基于Lya-punov稳定性原理,保证了闭环系统一致渐近有界.最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了高压转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。     

基于神经网络的协作优化方法在飞机总体设计中的应用

多学科设计优化技术是国内外迅速发展的一门学科,而协作优化方法是其中最常用的一种有效的分布式并行优化方法.本文探讨了基于人工神经网络响应面的协作优化设计算法,从神经网络的原理和求解方法出发,对标准的BP神经网络进行相应的改进以适用于协作优化框架,并给出了一个飞机总体方案设计的算例,应用该方法对总体参数进行优化.算例证明,神经网络方法的引入可使协同优化的计算收敛速度更快,可靠性更高,并且有较好的鲁棒性.