无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。     

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

模块化永磁直线游标电机等效磁网络及漏磁分析

在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

基于一种新的均匀化实施方法的FRP刚度预测

基于一种新的渐近均匀化(AH)实施方法,预测并讨论了单向纤维增强复合材料(FRP)的宏观等效弹性性能及纤维排列方式对等效力学性能的影响。该方法方便地将有限元分析(FEA)软件作为一个工具箱使用,只需在单胞上施加简单位移周期边界条件开展静力学分析,即可经过简单计算得到等效弹性常数,相比传统均匀化实施方法显著降低了实施难度并简化了计算过程。通过对比不同数值方法的结果验证了该方法的有效性和精确性。数值结果表明:六边形排列下单向纤维增强复合材料呈现横观各向同性,而正方形排列下则呈现宏观正交各向异性,经过刚度平均化过程可得到横观各向异性材料性质,纤维体积含量对两种排列方式下材料等效弹性模量影响显著但有所差别。     

开放区域航路网战术协同控流策略研究

为降低航班运行延误、提高航路资源利用率,从空管部门和航空公司协同角度研究空中交通开放区域战术控流问题。引入协同决策理念和航路配流思想,考虑航路瓶颈点容流关系和航空器时间间隔标准,整合空中等待和改航等策略,研究建立了开放区域航路网络交通流模型,给出了协同控流策略及其执行程序。采用实际航班运行数据,对所提方法进行了仿真验证。结果表明,用于仿真验证的30架航班总延误时间降低了17.7%,不仅有效减少了航班延误、充分利用了航路资源,而且提高了航空公司参与决策的自主性与积极性,有利于区域航路交通流协同优化控制。     

蜂窝结构吸波材料的斜入射电磁吸波特性研究

为分析蜂窝结构吸波材料在电磁波斜入射条件下的反射特性,首先基于长波长近似条件下的强扰动理论,得到蜂窝结构吸波材料的等效电磁参数;再利用各向异性分层介质条件下的横向场传播的本征波解,推导出蜂窝结构吸波材料对斜入射电磁波的反射系数公式;进而得到蜂窝结构吸波材料的反射率随入射角的变化关系。反射率的计算结果表明：在特定入射角情况下,对于不同的蜂窝高度,吸收剂存在最优厚度,可使其反射率最小。研究结果对蜂窝结构吸波材料的优化设计具有一定意义。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

航电环境下双冗余交换式FC网络的建模与仿真

通过分析光纤通道(Fibre Channel,FC)网络架构、协议及其冗余机制,将双冗余交换式FC网络抽象成链路、端口、终端、交换机和数据模型,开发航空电子环境下的双冗余交换式FC网络的仿真工具,仿真工具提供网络的吞吐量、数据传输延迟等网络性能评价指标。将实例网络实测和仿真的结果进行比较得出:时延误差和吞吐量误差在合理的随机变化范围内,其随通信负载的变化趋势一致,说明所建仿真模型能够反映航空电子FC网络的工作特性。