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.     

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。     

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.     

光学测距传感器的工程计算

由于光学测距传感器能够有效地避开敌方电磁干扰并对目标距离进行测量,因而在现代飞机上仍然得到了广泛应用.本文从光学测距传感器的工作原理及其测距的工程实现方法入手,给出了一种通过数据融合的方法对目标距离信号的采集方式进行改进的方法.改进后的方法其实际测距曲线更接近于原理曲线,与传统的折线逼近法相比,有效地减小了测距信号的误差.由于测距信号精度的提高,航空武器系统的命中精度也得到了提高,使得飞机的作战效能得以提高.     

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.     

基于自组织神经网络的软件功能测试数据自动生成

针对面向软件功能的测试数据自动生成问题,提出了一种动态自组织特征映射方法,用于生成揭示软件功能故障的测试数据(简称故障数据)。该方法主要有两部分组成,①采用具有全局多峰搜索特性的小生境遗传算法,在输入空间内搜索功能测试数据,生成少量的初始故障数据;②由初始故障数据,采用具有联想和分类能力的可变结构自组织特征映射,不断迭代生成大量相近而不同的故障数据,以便给开发者提供引发这些软件故障的信息,从而确定软件故障行为的模式或假设。用某型空空导弹发射控制软件进行了实验,运行结果表明了方法的有效性,故障数据生成效率高于遗传算法和随机法。     

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。     

基于ANN与FNN的飞机防滑刹车系统设计

飞机防滑刹车问题的关键是滑移率。为了使飞机刹车以最佳滑移率工作,防止陷入深度打滑和获得最大的刹车结合系数,提出一种智能飞机刹车系统,该系统由两部分组成:①利用神经网络(ANN)构造的,能实时获得最佳滑移率的最佳滑移率识别器;②利用模糊神经网络(FNN)构造的,能快速逼近目标滑移率的FNN控制器。计算机仿真结果表明系统的控制精度、稳定性和对复杂工况的适应性都得到了提高。     

战斗机非线性飞行控制技术的研究与发展

战斗机非线性飞行控制技术研究综述。首先介绍战斗机技术发展走向,然后对当前主要战斗机飞行控制设计方案进行分析,并重点介绍神经网络在飞行控制中的应用研究。最后指出,基于神经网络的智能控制方案作为飞行控制的重要研究方向,将为未来先进战斗机飞行控制系统设计提供重要的解决方案。