基于灰色聚类的磨粒自动识别

 将灰色系统理论中的聚类分析技术用于磨损颗粒的自动识别, 编制了相应的计算机模拟程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行敏感性分析的基础上, 确定了各参数的灰类白化权函数, 并结合磨粒识别的试验研究, 给出了磨粒各特征参数的聚类权值。应用此方法对一组标准磨粒进行了模拟识别, 识别正确率在90% 以上, 并且识别速度很快, 大大优于传统的磨粒识别方法。     

前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用

介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。      

计及不确定性因素的结合面参数识别

结合面参数识别是复杂结构动力学建模的关键问题。由于连接结构的接触面的大小、摩擦系数，以及安装预应力等相关参数存在不确定性，本文提出把连接结构的接触刚度及接触阻尼作为随机分布参数处理，并使用基于响应面法的模型修正方法和分布代数方法进行识别，方法可行，便于实际工程应用。研究表明，连接结构参数具有正态分布或近似正态分布的特点；用线性有限元模型加上具有正态分布的接触刚度、接触阻尼模型可以描述真实结构的动态特性。     

声发射技术在复合材料损伤模式识别中的应用

应用模态分析技术,分析复合材料拉伸破坏试验中的声发射信号,提取复合材料不同破坏阶段下的声发射源信号的特征,进行了有关复合材料损伤模式识别的工作。     

直升机垂直飞行状态气动参数辨识方法研究

准确计算直升机的悬停升限依赖于诸如桨尖损失系数,非均匀旋翼诱导速度分布,旋翼下洗引起的直升机增重效应及发动机与旋翼之间的功率传递系数等气动参数的准确度。然而,由于复杂的旋翼空气动力现象,准确预估以上气动参数有较大难度。本文提出了一种确定直升机垂直飞行状态上述气动参数的方法,该方法通过建立直升机垂直飞行状态的运动方程,实测直升机垂直飞行时的相关信息,采用参数辨识的方法得到直升机垂直飞行时的气动参数,然后,利用辨识结果确定直升机的悬停升限。结果表明该方法能有效地确定直升机垂直飞行时的气动参数及相应的悬停升限,且具有飞行试验简便,不受直升机装载和外界环境条件变化限制的特点。     

基于多级模糊综合评判的雷达网目标识别技术

由于目前的战场环境非常复杂,目标识别具有重要意义。有关雷达的基于模糊综合评判的目标识别技术目前研究比较多,通过类似的方法可以进一步进行雷达网的目标识别,即采取两个单级模糊综合评判方法进行雷达网的目标识别,但这种方法具有一定的弱点,文中根据雷达网探测目标的特点,提出了一种基于多级模糊综合评判的雷达网目标识别方法。对这种方法与雷达网基于两个单级模糊综合评判进行目标识别的方法进行了仿真比较,结果表明前者较之后者具有计算量小、识别精确、便于工程应用的特点。     

飞行员抗荷系统动态特性数学模型

研究建立了飞行员抗荷系统动态模型,包括过载—眼动脉血压子模型、人体正加压呼吸子模型、抗荷阀—抗荷服子模型、面罩子模型、后倾座椅子模型、抗荷动作子模型、抗荷服压力—主动脉输出压子模型等部分。该模型可计算不同过载谱、不同抗荷装备条件下的飞行员过载耐限和耐受时间。研究结果表明,在GOR、ROR、SACM等不同过载谱条件下人体过载耐限值的计算结果与实验数据符合良好。     

支持向量机在航空发动机起动模型辨识中的应用研究

支持向量机（SVM）可以优化网络,有效降低模型复杂性,不存在维数灾难和局部极小问题。本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用SVM对某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识,并使用另外一组试车数据．通过辨识模型对起动过程进行了仿真;最后,比较了SVM和RBF神经网络起动模型的辨识精度。结果表明,用SVM辨识发动机起动过程模型,方法简单,学习速度快,辨识精度较高。     

自适应PID控制系统仿真

针对常规PID控制器不能满足非线性、时变系统的控制要求的问题,本文将自适应控制思想与PID控制器相结合,合成一种自适应PID控制解决方案,并设计了一个自适应PID控制器。该方案运用专家控制策略,自动整定PID参数。仿真结论表明,在系统参数不确定或者发生变化时,该控制器的控制效果明显优于常规PID控制器。     

利用大迎角试飞数据辨识飞机气动导数

基于用局部线化代替非线性概念．探索了利用大迎角飞行试验数据辨识飞机空气动力参数问题。在准定常假设条件下，提出了迎角分割算法和时间分割算法，针对歼教七飞机的失速飞行试验数据，用最小二乘回归方法和最大似然法验证了上述大迎角参数辨识的思想，取得了较好的结果，为进一步开展大迎角参数辨识技术的工程应用奠定了基础。