智能磁航向传感器的研制及误差补偿算法分析

介绍了微型智能磁传感器的设计,分析了影响磁航向精度的误差来源.在此基础上提出了基于BP神经元网络、最小二乘及最佳椭圆拟合等3种不同的磁航向误差补偿算法,详细分析了每种算法的工作原理,并立足于算法的具体实现,通过现场试验,从精度、速度、效率等3个方面对算法的有效性加以分析验证,并得出结论.      

透平静叶型叶片反弯曲作用的实验研究

在平面透平叶栅风洞中,测量了一种典型透平静叶型直叶片叶栅和叶片弯曲角分别为-10°、-20°的反弯曲叶片叶栅的出口流场和叶片表面静压.定量地分析了叶片反弯曲对叶栅出口二次流、总压损失和气流角的影响,并探讨了叶片反弯曲作用的机理.结果表明:叶片反弯曲在叶片表面特别是吸力面建立了反"C"形压力分布,它是引起叶栅性能和流场变化的主要原因,但叶片反弯曲不能改善叶栅的气动性能.      

亚音压气机平面叶栅内流动的声激励试验研究

针对非定常两代流型理论的验证展开了大量的试验研究工作.为了简化同时又能抓住问题的本质,试验研究首先从平面叶栅风洞上起步.在测得各个工况下叶栅后旋涡脱落特征频率的基础上,采用声激励的试验手段,系统研究了非定常扰动之间的相互作用.通过加激励前后总压损失的对比、流场特征参数频谱图的对比和具体气动参数的对比,证实了合理组织各个非定常扰动的相互作用可以提升叶栅的气动性能,说明了"非定常耦合流型"在叶轮机中存在的可能性.     

基于BP神经网络的飞行绩效评价模型

为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考.     

基于神经网络的维修保障流程影响度分析方法

针对维修保障能力的主要影响因素分析及其影响度的量化问题,以维修保障业务流程作为分析对象,通过建立业务流程参数与装备使用能力的关系函数,建立影响因素和影响度的分析方法,并给出影响程度、关键要素、关键影响要素以及综合影响度定义.以流程数量、效率和稳定性作为分析指标,利用MATLAB软件基于神经网络实现对关系函数的逼近求解,为装备制造企业提供确定关键流程和主要影响因素的系统实现.以某航空装备制造企业维修保障业务流程为例给出具体应用,与专家评价方法相比该方法可获得更为客观的分析结果.      

基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.     

基于空域划分的超视距空战态势威胁评估

编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.     

基于接触状态分析的叶冠阻尼评估与改进设计

采用基于接触状态分析的干摩擦阻尼结构设计方法,针对某型带冠涡轮叶片进行了阻尼评估与改进设计.接触状态包括接触形式和接触参数,通过接触形式从结构上判断结构设计的合理性;通过接触参数从力学性能上评价叶冠的阻尼效果.对叶片的动力特性、接触状态和振动响应进行综合评估分析,找出叶冠结构设计不足之处,并指出具体的改进措施,使叶冠的接触状态及振动响应得到一定的改善,并找到叶冠弦宽稳定工作范围.接触状态能够细致反映出叶冠工作状态下真实的接触情况,为叶冠结构设计和阻尼效果判定提供了更准确、详尽的参考依据.     

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.