半球谐振子疲劳寿命分析与仿真

半球谐振子的寿命和损伤是直接影响高精度半球谐振陀螺使用时长和安全性的重要因素。目前国内加工的半球谐振子所用的熔融石英玻璃材料主要依靠进口,采用传统的疲劳寿命实验确定方法成本过于昂贵,因此需要利用疲劳分析软件对半球谐振子的疲劳寿命进行分析。文章通过半球谐振陀螺应力分析,采用ANSYS软件对熔融石英半球谐振子进行应力分析仿真,确定因残余应力所引起的疲劳危险部位,并在疲劳部位进行裂纹扩展分析,得到 、 和 型应力强度因子,以使在半球谐振子结构设计和使用过程中对易疲劳的部位进行有效监控和预防。     

模块化空间可展开天线支撑桁架结构的热-结构分析

对模块化空间可展开天线支撑桁架结构进行空间热交变环境下的热 结构分析,为天线结构因热致变形影响形面精度和网面稳定性提供合理的防护建议。采用ANSYS APDL有限元软件建立了大口径模块化空间可展开天线支撑结构的精细化数值模型,基于已有试验分别验证了模块化可展开天线结构有限元建模和热分析模型的正确性;分析了在瞬态温度场作用下约束位置等参数对支撑桁架弦杆及拉索应力的影响和热致变形规律。研究结果表明：空间可展开天线结构的应力和变形随时间历程发展与瞬态温度场变化趋势基本一致;同一瞬态温度场下,天线结构中心模块拉索热应力最大,同圈模块的弦杆热应力幅值基本相同,其上弦杆热应力逐圈增大,而拉索热应力逐圈减小;天线结构热致变形在距离约束最远端处整体累计值最大,上层中心点处累计热致变形可达15mm左右,对天线形面精度的影响不可忽略;将天线支撑桁架结构最外侧且距离结构中心最近的模块顶角和与相邻模块竖杆拼接处作为星载天线伸展臂约束时,天线结构的热致变形最小。将该处作为模块化空间可展开天线的展开支点,并建议对天线支撑结构表面采用涂刷隔热防护复合材料涂层等防护措施,以增加天线结构在太空极端环境的适应性,从而减小温度交变对天线整体形变和网面精度的影响。     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

基于剪裁技术考虑的某冲击试验分析

利用环境工程剪裁技术对某冲击试验的结果进行分析,结果表明,按照引用标准评定为"超差"的试验,当考虑到试验件结构的特性并进行必要的数据转换后,试验结果是有效。首先分析造成超差的原因为天线组件的剩余响应,然后通过频域数字滤波进行数据转换。     

基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解

提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0．005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。     

基于RBF神经网络的非线性观察器设计

提出了一种新的非线性观察器设计方法。与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同，该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项，故提高了状态估计的精度。基于李亚普诺夫方法，证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零。仿真结果表明，所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能。在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景。     

基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略

本文提出了一种基于Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络聚类分析的进化策略,模糊自适应Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域,并相应妄下该区域内最优个体和它的适应度,因此通过Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络对进化个体的聚类分析,进化策略具有搜索记忆性,可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性,从而避免早熟现象的发生,这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索,进而加快进化策略的收敛速度     

神经网络在模拟系统故障诊断中的应用

模拟系统的故障检测诊断对于电路设计,ＶＬＳＩ等具有重要意义。而元器件的实际值究竟是有效值还是故障值,以及如何在大规模电路中测量判定它都是一个研究课题。本文利用神经网络的鲁棒性及模拟故障分析中的Ｍｏｂｉｕｓ变换,提出了一种用神经网络帮助故障诊断的有效方法,解决了线性模拟系统的诊断问题。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

2.4m风洞M数和稳定段总压控制策略研究

我国自行研制成功的 2 .4m风洞现已投入使用。该风洞控制系统与国内现有风洞相比 ,控制执行系统多而复杂。该风洞成功地采用了所有试验工况M数与稳定段总压同时控制的运行方式。针对被控对象的复杂性 ,分别对神经网络控制、模型跟随自适应控制、自校正控制、智能控制及智能学习控制在该风洞上应用的可行性进行了分析。最后给出了一种智能控制策略 ,调试结果说明该风洞采用的这种控制策略是成功的