SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

应用小波分析方法处理非平稳信号的研究

本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状，介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法，对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异，指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理，并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。     

基于非线性补偿的涡扇发动机MRAC控制(英文)

以工程应用为目的,采用输入输出模型参考自适应控制方法设计了航空发动机转速模型参考自适应控制器(Model reference adaptive control,MRAC)。针对发动机的非线性特性,设计了函数连接型神经网络补偿器。开展了控制器实物在回路仿真试验,结果表明基于非线性补偿的MRAC在包线内具有良好的动静态性能,对于发动机及其工作环境的非线性具有良好的补偿能力和适应性,验证了自适应控制方法在航空发动机工程应用中的有效性。     

优化方法在轴流压气机转子叶片气动设计中的应用

尝试将数值最优化方法应用于压气机叶片气动设计。针对一台高压比、小流量轴流压气机转子,采用任意回转面叶型优化设计和三维叶片优化设计,实现了达到给定压比、流量前提下较高效率和较大稳定工作范围。研究结果表明:转子叶片通道内流动可采用S1/S2两类流面近似,采用S1/S2两类流面设计方法可得到气动性能较好的转子;以叶型积叠线、安装角及子午面流道作为设计变量,采用三维叶片优化方法可进一步提高转子气动性能。     

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。     

基于光纤智能夹层和模糊RBF神经网络的飞行器载荷识别

为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识.从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点.     

冲角变化对涡轮叶栅内间隙流动的影响

航空发动机涡轮工作效率的损失很大程度在于涡轮叶尖间隙损失,而叶尖区域泄漏流动的形成机理强烈地依赖于叶栅的运行工况,因此有必要研究来流冲角的变化对涡轮叶栅内间隙流动的影响.为此在低速风洞中对三套不同叶片积迭线形状的矩形叶栅进行了实验,测量了间隙内以及沿流动方向8个横截面的气动参数.通过对实验结果的分析和讨论,认为随着冲角的增加叶顶压差与端壁流道横向压力梯度增大,同时叶栅的总流动损失也随之增加.     

冲角变化对涡轮静叶栅流场的影响

为了研究亚临界600MW汽轮机高压第九级静叶原型和改型叶栅的变冲角气动特性,对两套环形叶栅在0°和±10°冲角下在哈尔滨工业大学能源科学与工程学院的低速环形风洞中进行了对比实验研究.实验结果表明,冲角变化仅影响改型和原型叶栅流道前半部分的横向压力梯度,对流道后半部分的流动影响不大;与原型叶栅相比较,改型叶栅不仅降低了流动损失,而且比原型叶栅具有更好的变冲角特性.