人工神经网络在目标识别和分类中的应用

首先分析了人工神经网络在目标识别和分类中的应用及其局限性,然后分析了人工神经网络与模糊理论、证据理论、贝叶斯决策理论相结合在目标识别和分类中一般方法和优点。     

基于混沌变量的航空发动机模糊神经网络控制

针对模糊神经网络控制器中模糊规则的设计和神经网络权值的确定存在困难这个问题,提出了混沌优化控制方案,将混沌优化算法应用到航空发动机模糊神经网络控制中,利用混沌优化算法对模糊神经网络的参数进行优化。仿真结果表明,设计的模糊神经网络控制器具有良好的性能。      

神经网络集成在发动机故障诊断中的应用研究

提出一种基于A daBoost的集成神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,通过简单地训练若干个单一神经网络并将其预测结果进行合成,实现了对航空发动机多类故障的诊断。针对一个涡轮喷气发动机气路部件的仿真实验表明,这种方法提高了最终故障分类器的泛化能力,便于工程应用。      

Design and Optimization of Press Bend Forming Path for Producing Aircraft Integral Panels with Compound Curvatures

In order to find out the optimal press bend forming path in fabricating aircraft integral panels, this article proposes a new method on the basis of the authors' previous work. It is composed of the finite element method (FEM) equivalent model, the surface curvature analysis, the artificial neural network response surface and the genetic algorithm. The method begins with analyzing the objective's shape curvature to determine the bending position. Then it optimizes the punch travel at each bending position by the following steps: (1) Establish a multi-step press bend forming FEM equivalent model, with which the FEM experiments designed with the Taguchi method are performed. (2) Construct a back-propagation (BP) neural network response surface with the data from the FEM experiments. (3) Use the genetic algorithm to optimize the neural network response surface as the objective function. Finally, this method is verified by press bending a complicated double-curvature grid-type stiffened panel and bears out its effectiveness and intrinsic worth in designing the press bend forming path.     

无线传感器网络节点的研究与设计

无线传感器网络节点的设计,对于构成一个实际的无线传感器网络应用系统具有重要意义。本文在对ZigBee协议和无线传感器网络体系结构进行论述的基础上,设计了一种基于ZigBee协议和PIC18F4620单片机的无线传感器网络节点。该节点采用了一款符合IEEE802.15.4标准的ZigBee无线网络芯片CC2420,通过PIC18F4620单片机的SPI接口实现单片机和ZigBee芯片的通讯。文中对该节点开发设计过程中的主要问题进行了较详细的论述,对传感器网络设计与应用具有参考价值。     

基于PSO-RBF的飞机燃油系统故障诊断

把粒子群算法(PSO)优化的径向基神经网络(RBF)应用于飞机燃油系统故障诊断中.并与RBF和BP神经网络进行故障诊断性能比较.结果表明PSO-RBF神经网络在燃油系统故障诊断中有更高的诊断精度和效率.     

一类变系数混合时滞细胞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性

应用Mawhin连续性定理和不等式方法,给出了一类变系数混合时滞细胞神经网络周期解存在和指数稳定的充分条件。该结论对神经网络的设计具有重要的参考价值。     

神经网络BP算法在滑油系统故障诊断中的应用

通过介绍神经网络反向传播算法(BP)的原理,研究BP算法在航空发动机滑油系统故障诊断方面的应用。BP算法因其高度的非线性、模拟的并行性、高度容错性、系统健壮性、自联想、自学习和自适应等许多特点,在航空发动机滑油系统调试和系统的监测及诊断中发挥较大的作用。     

基于动态结构自适应神经网络的非线性鲁棒跟踪控制

针对非线性系统,提出一种将H∞鲁棒跟踪控制器与动态结构自适应神经网络相结合的组合控制方法.文中首先将系统线性化,设计H∞鲁棒跟踪控制器;然后针对系统中仍然存在的高阶非线性和未知不确定性,引入一种动态结构自适应神经网络,以对消非线性和不确定性的影响.这种自适应神经网络的隐层神经元随着跟踪误差的增大而在线增加,使得神经网络能以较少的神经元获得最佳的逼近效果,加快神经网络的运算速度,提高整个系统的动态性能.最后用飞行跟踪控制系统的示例证明本文方法是有效的.     

无线传感网络中神经网络路由算法

针对大规模传感网络的特点,提出了一种新的神经网络的路由优化算法。该算法在满足时延约束条件下能快速选择出最小能耗的优化路由。同时文中给出能量函数各参数之间的关系,并证明了通过适当选取参数,可保证网络的可行解将是渐进稳定的。计算实例表明了该算法的可行性。最后通过不同规模的网络仿真,显示该算法可有效地用于大规模无线传感网络。