基于OARO-GRU网络的高频地波雷达电离层杂波短期预测

电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的目标探测性能具有重要推动作用。为此,提出了一种基于改进人工兔子算法优化门控循环单元 （Opposite Artificial Rabbits Optimization optimized Gated Recurrent Unit, OARO-GRU）网络的电离层杂波短期预测模型。首先,依据高频地波雷达接收到的电离层杂波具有混沌特性这一先验知识,通过相空间重构技术构造GRU网络的输入和输出样本集;然后,融入反向学习和柯西变异两种改进策略用于改善标准ARO的寻优能力,并将其用于执行GRU网络的包含隐层节点个数、初始学习速率和最大迭代次数在内的三个超参数值的优选;最后,重新训练优化后的GRU网络,输入测试样本集进行测试,并依据给定的评价指标评估模型。实测结果表明：相较于其他7种对照模型,所提出的OARO-GRU网络预测模型在预测精度和可靠性上均具有明显的优越性,为有效改善高频地波雷达的目标探测性能提供了一种新的思路与方法。     

微型飞行器小展弦比薄翼流场中的翼尖涡特性分析

采用虚拟压缩方法求解三维不可压缩N-S方程,数值模拟了无弯度、有弯度两类微型飞行器低雷诺数小展弦比薄翼的流场,将得到的结果与实验进行了对比,数据间吻合较好.然后在此基础上分析了小展弦比薄翼的气动力特性,详细研究了小展弦比薄翼流场中翼尖涡的涡态结构及形成规律,在对小展弦比薄翼流场尾迹区的翼尖涡采用近似模型的基础上,对尾迹区翼尖涡的强度进行了分析.结果表明,翼尖涡是影响小展弦比薄翼气动力和流动分离特性的一个重要因素.     

某航空设备模拟电路故障状态分类器设计及仿真

采用传统故障诊断方法对复杂模拟电路进行故障诊断,存在诊断速度慢、故障点难以准确定位等缺点,为此提出基于神经网络理论的故障状态分类器设计方法,以某型飞机自动驾驶仪854C放大器为例,对故障状态分类器进行了分析设计和仿真研究.仿真结果显示:所设计的基于神经网络理论的故障状态分类器实现了对此类航空设备模拟电路故障的快速、准确和有效的识别与定位.     

智能故障诊断方法的研究和展望

在综合大量智能故障诊断技术和方法文献的基础上,对目前国内、外智能故障诊断技术的发展和应用进行了总结,并指出了不同的智能故障诊断方法的特点,最后对智能故障诊断技术的发展方向进行了展望。     

免疫算法研究

生物免疫系统是一种高度并行的自适应信息学习系统,它能自适应地识别和排除侵入机体的抗原性异物,并且具有学习、记忆和自适应调节能力,能够维护机体内环境的稳定.在对生物免疫系统的一些基本概念和原理进行介绍的基础上,简单分析了人工免疫算法的研究内容、研究现状及基本理论.重点对现已被提出的一些免疫算法的基本结构和流程进行了研究和分析.最后对免疫算法的应用领域和前景进行了展望.     

一种修正的DS证据融合策略

 提出了一种修正的DS 证据融合策略,以解决证据冲突情况下的融合问题,该方法综合利用了传统DS 证据理论方法所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高两方面的优点。该方法先对DS 证据理论的结果与加性策略结果之间的一致性做出判断,如果一致性好,则采用DS 证据理论的结果作为最终结果,这样就保证了算法收敛性,否则,用加性策略的结果对DS 证据理论的结果进行修正,从而保证算法的可靠性。该方法在解决冲突证据的合成问题方面体现出良好的适应能力。     

机载电子设备集成智能故障诊断系统

现有智能故障诊断方法主要有基于模型推理、基于规则、基于神经网络和基于案例的诊断方法,它们各有独特之处,又有各自的局限性。集成这些诊断方法能综合各诊断方法的特点,克服各诊断方法的局限性,从而提高诊断系统的智能性和诊断效率。本文根据飞机外场维护和内场大修的现状,设计了机载电子设备集成智能故障诊断系统。系统运用集成智能诊断策略,弥补单一推理方法存在的缺陷,增强了系统的故障诊断能力。实践表明,该集成智能故障诊断系统在机载电子设备的故障诊断与维修中发挥了积极有效的作用。     

空战决策中的智能微分对策法

提出了空战决策中的一种新方法-智能微分对策法。该方法在整体战术制定中采用人工智能方法，在空战的各个子阶段的具体战术决策中采用微分对策方法。提出了智能微分对策点的定义，它在某些情况下利用人工智能预测对手的策略，将微分对策转化为两个独立的单边极值问题，从而拓宽了微分对策在空战中的应用范围，利用智能微分对策法建立了空战决策模型，并进行了空战仿真，仿真结果表明，该方法优于专家系统法。     

智能制造系统质量控制的神经网络方法研究

研究了利用人工神经网络预测质量参数的方法,提出了用有监督线性特征映射网络构造自校正神经网络的方法及网络参数的选择,并提供了在磨削尺寸预测中的应用,研究表明该方法具有广泛的应用前景。     

数控系统故障的ANN与专家诊断系统的研究及应用

 分析了ＣＮＣ系统的故障特点,针对ＦＡＮＵＣ７数控系统,建立并比较了适用于ＣＮＣ故障的ＢＰ和ＢＡＭ两种ＡＮＮ诊断模型,探讨了模糊神经网络在ＣＮＣ故障诊断中的应用,给出了模糊ＡＮＮ识别ＭＡＣＳ５００数控机床伺服系统故障的数据和结果;介绍了所开发的ＣＮＣ系统故障诊断专家系统ＣＮＣ－ＤＥＳ的总体结构、知识表达与推理等,列举了该系统应用于ＣＮＣ故障诊断的情况和结论。