SMA鼓包迟滞建模与控制策略

激波控制鼓包SCB是一种减小激波阻力的流动控制技术。为了解决固定挠度鼓包工作范围较窄的问题,提出了一种具有双向记忆效应的形状记忆合金SMA鼓包,通过控制SMA鼓包的温度来改变其挠度。SMA鼓包最大可回复位移为6.1 mm,为鼓包变形区域的2.65%。针对迟滞现象对鼓包挠度控制的影响,基于（Krasnosel'skii-Pokrovskii,KP）模型对SMA鼓包的温度/挠度迟滞特性进行了建模研究。采用粒子群算法来辨识模型参数,辨识得到的迟滞模型最大误差为0.107 mm。设计了2种基于KP模型的PID控制方案,一种为无迟滞补偿的单目标PID控制,一种为迟滞逆模型前馈补偿的双目标PID控制。仿真与实验结果表明,迟滞逆模型前馈补偿的双目标PID控制时域性能优于无迟滞补偿的单目标PID控制。     

基于深度长短期记忆网络的发动机叶片剩余寿命预测

为了研究航空发动机转子叶片的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。首先利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络。然后,将多个传感器信号数据进行融合处理,从而通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。进一步在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,并且在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证,在一种故障模式和两种故障模式条件下,DLSTM网络预测模型相对于其他传统方法的评价指标Score分别下降了17.19%和14.37%,其他两个评价指标相对来说也较优,结果表明本文提出的方法具有更高的准确性以及稳定性。     

基于融合神经网络的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机的性能退化是影响飞机飞行安全的重要因素。准确预测发动机的退化过程,对于飞机安全飞行具有重要意义。针对航空发动机剩余寿命预测问题,本文提出了一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相融合的数据驱动模型。与常规使用单一的神经网络不同,所提出的融合模型结合了两种神经网络的优点,利用卷积神经网络提取数据中的空间特征并采用长短期记忆网络提取时间特征。实验结果证实,在寿命预测中,所提出的数据驱动模型与已有的方法相比,评分和均方根误差分别下降了32%和6.4%,因此,所提出的数据驱动模型可对数据中所包含的信息进行充分挖掘,其对航空发动机寿命预测精度较高,并具有良好的稳定性。     

面向问题的稀疏分布式记忆模型

在Kanerva所提出的稀疏分布式记忆(SDM)或存贮模型的基础上,为实现对特定类问题的大维数输入空间的模式识别,如汉字识别,脸谱辩认等,根据问题的具体情况,诸如汉字的频率分布等,提出了一个面向问题的稀疏分布式记忆模型。改进后的模型更符合实际应用,其中的学习规则采用了指数型记忆规则,使模型具有更高的信噪比,存贮容量亦大大提高。计算机模拟表明了这一点。     

短时记忆理论在英语听力理解中的应用

短时记忆位于记忆的第二阶段,又被称作信息加工处理阶段.了解并遵循短时记忆的规律对于提高英语听力理解能力至关重要.笔者将同一节听力课的两套教案作为案例进行对比分析,就如何在听力教学中运用短时记忆规律提高英语听力理解能力进行了探讨,提出了加强语言训练、扩充句法知识等提高听力水平的途径.     

高周疲劳损伤的磁记忆二维检测研究

 对40Cr钢缺口试件在三级应力水平下进行了高周疲劳试验和磁记忆二维检测(2-D MMMT),并引入李萨如图分析方法,研究应力集中、疲劳损伤及疲劳应力对二维磁信号的影响规律,分析李萨如图特征值与疲劳损伤程度之间的关系。结果表明:在应力集中部位会出现磁记忆法向分量过零点及切向分量峰值的现象,并且该现象的位置随着疲劳损伤程度的增加产生漂移,逐渐向缺口根部靠拢;可利用磁记忆信号切向分量梯度K曲线异变峰特征来表征构件损伤位置;磁记忆信号切向分量梯度最大值随疲劳损伤程度的增大而增加;磁记忆信号梯度K曲线形成的李萨如图闭合区域面积与疲劳损伤程度有较好的对应关系。梯度最大值可作为反映构件损伤程度的特征量,根据李萨如图面积可以判断构件疲劳损伤状态。     

时滞BAM神经网络周期解的存在唯一性

研究了一类具有变系数及状态依赖时滞或分布时滞的BAM神经网络模型的周期解存在唯一性问题,利用不动点定理获得了周期解的存在唯一性条件,并应用数例说明结论的有效性。     

形状记忆合金薄板低速冲击载荷下热力耦合行为分析

进行形状记忆合金(shape memory alloy,SMA)薄板不同冲击能量条件下低速冲击实验,以SMA 热力学本构模型为理论基础,通过数值手段对超弹性SMA 薄板的冲击响应进行仿真分析,探究冲击载荷作用下SMA 热力耦合行为特征。结果表明:数值仿真结果与实验数据吻合良好,有效表征了SMA 薄板冲击过程中的变形、相变、耗散、温变等热力耦合行为特征。     

基于幅相量化的DRFM技术

综合幅度量化和相位量化数字射频存储器(DRFM)的性能,提出了一种基于幅相量化的数字储频系统.给出了系统的原理及特点,并对基于幅相量化的DRFM及其调相和调频干扰等进行了仿真.结果表明:与幅度量化和相位量化DRFM相比,幅相量化DRFM在保证高保真度的同时,可大幅减少数据存储量,且有干扰时的相位调制较简单.     

Three dimensional spatial memory and learning in real and virtual environments

Human orientation and spatial cognition partlydepends on our ability to remember sets ofvisual landmarks and imagine their relationshipto us from a different viewpoint. We normallymake large body rotations only about a singleaxis which is aligned with gravity. However,astronauts who try to recognize environmentsrotated in 3 dimensions report that theirterrestrial ability to imagine the relativeorientation of remembered landmarks does noteasily generalize. The ability of humansubjects to learn to mentally rotate a simplearray of six objects around them was studied in1-G laboratory experiments. Subjects weretested in a cubic chamber (n = 73) and aequivalent virtual environment (n = 24),analogous to the interior of a space stationnode module. A picture of an object waspresented at the center of each wall. Subjectshad to memorize the spatial relationships amongthe six objects and learn to predict thedirection to a specific object if their bodywere in a specified 3D orientation. Percentcorrect learning curves and response times weremeasured. Most subjects achieved high accuracyfrom a given viewpoint within 20 trials,regardless of roll orientation, and learned asecond view direction with equal or greaterease. Performance of the subject group thatused a head mounted display/head tracker wasqualitatively similar to that of the secondgroup tested in a physical node simulator. Body position with respect to gravity had asignificant but minor effect on performance ofeach group, suggesting that results may alsoapply to weightless situations. A correlationwas found between task performance measures andconventional paper-and-pencil tests of fieldindependence and 2&3 dimensional figurerotation ability.