基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

一种模糊神经网络检测下的入侵容忍系统设计

为了与网络系统中的入侵行为进行抗衡,可以通过安装入侵检测系统来监控系统中的各种网络行为,入侵容忍可以作为入侵检测系统的互补系统与之一起工作.漏报与误报问题是入侵检测系统面临的根本性问题,加入神经网络技术后并不能完全解决此问题.入侵容忍技术的提出很好地平衡了"失误"与"恶意"、"入侵"与"非有意"之间的冲突与矛盾.入侵容忍本身就是一种"模糊"概念,为模糊数学在计算机安全中的应用提供了有力的理论支持.提出了一种基于模糊神经网络的入侵检测系统应用于入侵容忍的设计方案,并将入侵容忍与入侵检测、防火墙结合,作为一个独立于应用的系统进行设计.     

The Origin of Mercury’s Internal Magnetic Field

Mariner 10 measurements proved the existence of a large-scale internal magnetic field on Mercury. The observed field amplitude, however, is too weak to be compatible with typical convective planetary dynamos. The Lorentz force based on an extrapolation of Mariner 10 data to the dynamo region is 10⁻⁴ times smaller than the Coriolis force. This is at odds with the idea that planetary dynamos are thought to work in the so-called magnetostrophic regime, where Coriolis force and Lorentz force should be of comparable magnitude. Recent convective dynamo simulations reviewed here seem to resolve this caveat. We show that the available convective power indeed suffices to drive a magnetostrophic dynamo even when the heat flow though Mercury’s core–mantle boundary is subadiabatic, as suggested by thermal evolution models. Two possible causes are analyzed that could explain why the observations do not reflect a stronger internal field. First, toroidal magnetic fields can be strong but are confined to the conductive core, and second, the observations do not resolve potentially strong small-scale contributions. We review different dynamo simulations that promote either or both effects by (1) strongly driving convection, (2) assuming a particularly small inner core, or (3) assuming a very large inner core. These models still fall somewhat short of explaining the low amplitude of Mariner 10 observations, but the incorporation of an additional effect helps to reach this goal: The subadiabatic heat flow through Mercury’s core–mantle boundary may cause the outer part of the core to be stably stratified, which would largely exclude convective motions in this region. The magnetic field, which is small scale, strong, and very time dependent in the lower convective part of the core, must diffuse through the stagnant layer. Here, the electromagnetic skin effect filters out the more rapidly varying high-order contributions and mainly leaves behind the weaker and slower varying dipole and quadrupole components (Christensen in Nature 444:1056–1058, 2006). Messenger and BepiColombo data will allow us to discriminate between the various models in terms of the magnetic fields spatial structure, its degree of axisymmetry, and its secular variation.     

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。     

高转矩密度磁力齿轮的拓扑结构设计与性能比较

永磁行星齿轮和同轴永磁齿轮是两类具有不同拓扑结构和运行原理的磁力齿轮,采用定量设计比较法设计了具有相同有效体积和永磁体用量的上述两类磁齿轮,并通过有限元分析法对二者的转矩传递性能进行比较研究。研究结果表明,永磁行星齿轮较同轴永磁齿轮有更高的转矩密度和更低的转矩脉动。此外,由于永磁行星齿轮具有更加灵活的运行模式,并且能实现功率分流,使其在混合动力汽车领域有很好的应用前景。加工了一台永磁行星齿轮样机,并搭建试验平台进行了相关的试验,结果表明了该拓扑结构的有效性。     

无刷直流电机神经网络PI控制系统设计

针对传统PI控制存在的动、静态控制性能较差的缺点,提出一种基于神经网络的PI控制方法。将神经网络与传统PI控制结合,构建神经网络PI控制系统,建立三层BP神经网络,并通过梯度下降法对各项参数进行修正,从而实现kp、ki参数的在线调节。仿真及试验证明,与传统PI控制方法相比,使用神经网络的PI控制系统在不同外部条件下都具有更快的响应速度和更小的超调量,可明显提高系统的动、静态性能。     

基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究

领空作为国家资源的一部分,其使用、调配关系到国家的安全与发展,在战时,将更多的空中资源调配给军航使用,有利于保障军事行动的顺利进行。基于此,提出一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的战时航空网络规划方法。首先,对航空网络建模,收集航班数据;其次,建立航空网络性能评价体系;然后,以使用尽可能少的民航机场维持预期网络性能为目标,以作战意图和战场环境为约束条件,通过BPSO 算法进行求解;最后,进行仿真分析。结果表明:该方法能够结合作战意图、反映战场环境、合理调配航空资源,为战时航空管制工作提供决策依据。     

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。      

基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型（CNN）,并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7 s,CFD方法耗时大于50 s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

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。