基于神经网络的轴类损伤检测研究

理论分析表明,结构损伤前后固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息.在此理论基础上,对一个一端固定轴模型进行了损伤数值模拟,提取同有频率的变化信息并采取合适的方法构造改进型BP神经网络来判断结构损伤.检测表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景.     

航空人工智能概念与应用发展综述

针对航空人工智能发展的迫切需要,对人工智能定义、智能等级划分两个基本问题进行讨论,指出人工智能近期难以存在公认定义,需辩证看待人工智能航空应用的不确定性和确定性,对执行特定任务的智能系统进行智能等级划分因不符合当前主流认知规律而没有必要。从总体历史沿革、机载导弹、机载系统及可信等角度阐述航空人工智能应用的发展特点和态势,突出了可信航空人工智能研究作为行业应用前提性条件的重要性。     

基于遗传算法优化的人工神经网络下高速滚动轴承的疲劳可靠性

考虑到高速滚动轴承中热弹流润滑效应的影响,提出一种人工智能方法进行航空轴承疲劳可靠性分析。通过带交叉项的二次多项式近似拟合温度场效应,并将热应力映射到滚动轴承赫兹接触区内,完成热弹流润滑效应下航空轴承接触应力分析模型的建立,同时考虑热弹流润滑效应、材料属性以及疲劳强度修正系数的随机性,运用人工神经网络法完成热弹流润滑效应下航空滚动轴承疲劳可靠性分析。采用遗传算法完成最小可靠性指标寻优和惩罚函数最佳设计点。基于改进的一次二阶矩法完成可靠性灵敏度分析。数值算例表明,所建立的可靠性分析模型能正确反映热弹流润滑效应对航空轴承接触疲劳的影响。与传统的Monte Carlo法相比,两种计算结果的失效概率之差为2.0×10-4,相对误差为23.8%,而所提方法耗时只有蒙特卡洛方法的0.15%,具有良好的全局搜索能力和高效的计算性能。      

模拟成形性的计算机预测

运用人工神经网络,对板料基本成形性（单向拉伸、平面应变等基本试验的参数）与模拟成形性（拉深、杯突、扩孔、福井等模拟试验指标）二者的相关性进行了研究．在大量试验数据和反向传播算法的基础上,建立了描述相关性的ＢＰ网络模型．通过该模型,对已知基本成形性参数的板料的模拟成形性指标进行了计算机预测,预测结果与试验结果比较接近．本文的研究方法和结果表明,人工神经网络是研究板料的模拟成形性的一条有效途径     

非单调语义网络中继承的信任理论

描述了一种新的具有例外的多继承语义网络推理方法--继承的信任理论,这是一种很具有吸引力的可废止继承方法.它应用于非循环语义网络的继承的分析,能够产生适合于继承直觉的非多义性结论.文中还讨论了Etherington的基于缺省逻辑的继承理论,提出了继承信任理论和继承信任缺省逻辑.给出了继承信任逻辑的性质,并且证明了构造继承信任缺省逻辑理论的唯一扩张是递推过程.信任理论的扩张能够快速求解.这种快速推理算法可以应用于专家系统推理.     

基于隶属云发生器的智能控制

阐述一种利用隶属云发生器实现智能控制的方法。其控制策略是通过语言值构成规则,从而形成一种直观推理方法。它不要求给出被控对象精确的数学模型,仅仅依据人的经验、感觉和逻辑判断,将人用语言值定性表达的控制经验,通过语言原子和云模型转换到语言控制规则器中,就能解决非线性问题和不确定性问题。基于此理论控制倒立摆获得比较好的效果,结果表明,该方法对被控对象的状态和参数变化具有较强的鲁棒性。     

新时效制度处理的2024铝合金耐腐性能实验研究

通过对新时效制度（通过导电率和硬度实验初步确定的）和自然时效制度下的2024铝合金晶间腐蚀实验研究和对比分析,验证了新时效制度的2024铝合金耐腐性能已达到自然时效时的耐腐性能。     

人工智能在气动设计中的应用与展望

在人工智能技术高速发展的浪潮下,智能化技术为空气动力学的研究提供了新的思路和手段。各国学者在人工智能与空气动力学设计的综合应用方面开展了诸多有益的探索与尝试。目前人工智能方法已被用于设计对象描述、数值求解、非线性映射等气动设计的关键环节中。实现了自适应设计参数探索、高效气动特征求解、快速数据降维与映射、智能优化等,提高了气动设计的速度、准确性、鲁棒性与全局性。概述了气动设计的发展现状、人工智能技术的研究现状以及机器学习在气动设计中的应用现状。展望了深度学习在气动设计上的应用前景。提出了以机器为核心根据优化阶段实时调整优化方案及走向的高度智能化气动设计概念——"机器设计"。强调了开展智能可诠释设计研究的重要性。     

基于ARM的人造提花毛皮机花型传输及处理系统

本文阐述了基于ARM的提花毛皮机花型数据传输及处理系统的整体结构,详细介绍了微处理器系统模块、USB控制器模块、键盘/LCD模块和花型存储模块的硬件电路设计以及相关软件设计。系统具备电路简洁、处理速度快、可靠性高等优点,能便捷地从USB中获取花型数据并进行花型处理和存储。     

人为粗糙度强化换热机理分析及效果评估

对推力室冷却通道内的人为粗糙度强化换热机理进行了分析,讨论了影响人为粗糙度强化换热的因素。对有、无人为粗糙度的平直冷却通道内流动进行了对比数值模拟,并以某特定发动机推力室为例,初步评估了人为粗糙度的强化换热效果。计算和分析表明：在推力室喉部附近设置人为粗糙度,可使推力室气壁温平均下降约43℃,在冷却通道内合理地设置人为粗糙度有利于高室压可重复使用发动机推力室的热防护。