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.     

基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构优化设计

探索基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构多学科设计优化方法,建立了基于近似技术的多学科设计优化框架。气动学科采用全速势方程加黏性修正进行翼身组合体跨声速流动的气动计算,结构学科采用有限元分析方法进行应力与变形计算。采用均匀设计法给出若干样本点,分别采用二次响应面、Kriging模型和径向基神经网络等多种近似技术,构造气动学科和结构学科的近似分析模型,并对几种近似模型精度进行了分析和比较。研究发现,Kriging模型和二次响应面具有几乎等同的较高的近似精度,神经网络的近似精度则较差,由于二次响应面计算量更小,故最终选定为机翼设计优化的近似方法。以升阻比和结构重量为目标,考虑升力、机翼面积以及应力和应变约束条件,对运输机机翼4个外形参数和4个结构参数进行多目标、多约束优化设计。优化后的机翼具有较好的气动/结构综合性能,表明本文方法是可行的。     

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。     

GF(q)域上的低密度校验(LDPC)码的译码及其在深空通信中的应用

低密度校验码是一类能有效逼近香农限的好码,而高进制的LDPC码具有比二进制LDPC码更好的性能,但其译码复杂度太高不利于工程应用。本文提出了一种基于协同优化算法的低复杂度的高进制LDPC码的译码算法,并讨论了其在深空通信中的应用。     

基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法

分析了空间飞行器遥测信号处理传统趋势项剔除方法的优势和不足,提出了基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法。这种方法通过滤波器组将信号分解与重构,实现趋向性信号与零均值平稳随机信号的分离。仿真实验表明,该方法简单、高效,适用于非平稳随机信号的处理,是一种实用的趋势项剔除方法。     

基于约简遗传规划的线参数模型及在航空发动机起动建模中的应用

提出了一种新的约简遗传规划(PGP)算法和一种新的基于约简遗传规划的航空发动机起动动态线参数模型.这种模型采用遗传规划产生航空发动机起动模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支(基本函数项)对于模型精度的贡献并去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性模型.发动机起动过程试车数据建模和与支持向量机的比较证明,这种方法可以产生适用性好、解析性强的线参数非线性模型,产生的模型可获得与支持向量机相当甚至更优的结果.     

吸波材料在飞行器隐身设计中的应用研究

基于多目标优化理论,提出雷达吸波材料在物体表面涂敷位置的优化设计方法。利用电磁波的干涉原理和材料的吸波性能,通过设计吸波材料在飞行器表面的涂敷位置,研究局部涂敷吸波材料所能获得的隐身效果。以某飞行器模型为例开展吸波材料隐身技术研究,实现了雷达散射截面减缩与材料增重之间的优化与折衷。     

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。