应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用ＢＰ－ＡＲＴ混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为： 第一层处理单元由ＢＰ神经网络组成, 每个ＢＰ网络代表一个相应的推进系统组件; 第二层处理单元为一个ＡＲＴ神经网络, 网络的每一个输出代表推进系统的一种“健康状态”, 据此可对其故障进行“诊断”。该混合结构充分发挥了两类网络的优点, 给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

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。     

面向制造业的逆向供应链中的产品回收

针对制造业中产品回收的问题,在分析逆向供应链特点的基础上,讨论了逆向供应链中的产品回收过程、产品回收网络和产品回收的难点,为进一步定量分析产品回收网络奠定了基础.     

金属板料激光冷塑性弯曲的研究

 利用激光冲击波来成形金属板料是塑性成形领域刚刚出现的新技术，同激光热应力成形和传统的机械喷丸成形相比，具有巨大的优势。文章在分析了成形机理的基础上，用短脉冲（ns级）的强激光(GW/cm2）对LY12CZ航空铝合金材料进行了初步的激光冲击变形实验，探讨了冲击轨迹为直线情况下，激光脉冲能量、冲击次数、板料的厚度等对板料成形量的影响，实验结果表明：板料变形量随激光能量的增大而变大，随冲击次数的增加而增加，最后趋于平缓；随板料变形厚度的增加而减小。     

随机集的概率假设密度粒子滤波

多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法。而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较。可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量。随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成。文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法。实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数。     

基于BP神经网络的战斗机采购费用估算

介绍了飞机采购费用的构成,概述了飞机采购费用的估算方法;简单描述了人工神经网络的基本原理,以此构建了BP网络模型;最后,利用神经网络方法对飞机采购费用进行估算,并用MATLAB进行仿真,取得了比较满意的结果。     

接地体的冲击电阻的分析与计算

在分析雷电电磁脉冲、核电磁脉冲等电磁脉冲(EMP)对地面电子设备可能造成的损害,以及电磁脉冲感应电流在接地体中的散流特性的基础上,给出了简单接地体的冲击接地作用的度量参数和冲击接地电阻的计算方法,并举例求得一个接地体的冲击接地电阻,为实际工程提供理论依据。     

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.     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.