相域输电线路模型中的频率相关转换矩阵

首先针对使用传统算法得到的频率相关转换矩阵元素存在突变点的问题,提出一种新算法用于消除频率相关转换矩阵元素的突变点.新算法先使用传统算法计算出每个频率点的转换矩阵,再通过一个基于最优化原理的平滑过程消除转换矩阵中元素的突变点.通过不换位双回三相输电线路算例,验证了新算法的有效性.在此基础上,利用消除突变点的频率相关转换矩阵分别计算特征导纳矩阵和传播矩阵,通过对比分析,近一步阐明了频率相关转换矩阵中元素的突变点对特征导纳矩阵连续性具有较大影响,而对传播矩阵连续性的影响很小.      

基于角色的细粒度访问控制系统的研究与实现

首先介绍了基于角色的访问控制理论,讨论了其主要特征和优势,然后给出了一个以该理论为基础的访问控制系统的设计框架及实现技术.该系统可以为FTP、WWW 、TELNET提供访问控制服务.系统的总体结构分为:访问控制服务器、访问控制请求过滤器、角色及授权管理服务器,它们各司其职,协同服务,共同构成完整的访问控制系统.      

宽带变负载阻抗匹配网络的设计研究

某坦克电台采用螺旋天线以缩短天线的几何尺寸，提高安全性。由于该天线的输入阻抗随频率而变化，需要用一个宽带变负载阻抗匹配网络来实现天线与电台之间的匹配。首先从理论上分析论证了实现具有最平坦频率特性的变负载阻抗匹配网络的可能性。然后，根据实际要求进行了计算机辅助工程设计，并给出了相应的设计和仿真结果。     

前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用

介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。      

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。      

人工神经网络在某型航空发动机故障诊断中的应用

介绍了神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 ,给出了利用神经网络方法进行航空发动机故障诊断的方法和步骤及需注意的关键问题 ,并利用神经网络方法诊断了加力泵不供油故障     

考虑层间应力的厚复合材料结构多级优化设计方法

充分发挥复合材料的利用率,降低结构重量,厚复合材料结构优化设计是非常重要的。然而优化设计空间复杂,层间应力问题突出,离散设计变量等问题使得厚复合材料结构的优化变得十分困难。针对由铺层相同的子层板叠成的厚复合材料层合板结构的复杂优化问题,本文提出一种多级优化设计方法。第一级优化采用基于径向基神经网络代理模型的优化设计方法,设计变量为子层内层数及铺层比例;第二级优化分为两个层次进行,系统层以结构重量最轻为目标,设计变量为子层数,子系统层采用遗传算法优化铺层顺序,以层间应力因子最小为目标。结合算例,通过Matlab编写遗传算法,并应用Isight集成Matlab来实现该优化设计方法。结果表明:本文提出的多级优化设计方法是有效的,能够很好地实现具有周期性铺层方式的厚复合材料层合板结构的优化设计。     

基于多特征尺度特征融合的航空指挥动作识别

视觉辅助引导系统(Visual aided Guide System,VaGS)是未来航空运输必不可少的重要组成部分,可以大大节省地面指挥和引导资源,提高安全性。VaGS的核心技术是识别地面指挥员手势并将其转化为指令。介绍了一种新的高效手势识别体系结构,它主要包括2个部分:(1)采用多尺度浅层结构进行特征学习,将全局身体姿态特征与局部手势特征提这两种尺度特征进行融合;(2)所提取的特征输入到超限学习机(Exteme Learning Machine,ELM)中进行分类,输出指令。实验结果表明,在自建的40个类别的航空指挥动作数据集中,准确率达到98.5%,单帧用时0.13 ms。     

基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。     

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。