基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

双模块下颌式内转进气道/圆锥前体一体化布局研究

为实现三维内转进气道的内收缩流场与圆锥前体的外压缩流场的良好匹配，提出了一种双模块下颌式内转进气道/圆锥前体(Double-modules Chin Inward-turning Inlet and Conical Forebody，DCII/CF)一体化设计方法，获得一种新颖的双发并置、侧向安装的DCII/CF一体化布局。针对该布局形式，开展了DCII/CF一体化构型与传统的单模块内转进气道/圆锥前体(Single-module Inward-turning Inlet and Conical Forebody，SII/CF)一体化构型的数值对比研究。结果表明：DCII/CF一体化布局不仅为内转进气道提供了优秀的前体附面层排移效果，还有效避免了传统SII/CF布局中前体附面层与进气道内部流场之间的相互干扰。在Ma∞=6.0设计状态，DCII/CF一体化布局的进气道总压恢复系数相较传统的SII/CF布局有了显著提高，从0.403提高至0.482；但由于前体附面层的排移，该布局的捕获流量略有降低， SII/CF的流量系数为0.956，该布局则为0.917。而在非设计状态，该布局形式同样具备较好的总压恢复性能，在Ma∞=5.0与Ma∞=4.0的总压恢复系数分别达到了0.586和0.682，明显高于SII/CF的总压恢复系数0.507和0.619。     

拒绝服务攻击下的Euler Lagrange系统的安全控制

研究了Euler Lagrange系统在拒绝服务(denial of service, DOS)攻击其传感通信通道时的安全控制问题.为减少采样资源消耗，本文设计了基于事件触发机制的控制算法.针对DOS攻击活跃期和休眠期两种情况，设计了Lyapunov函数并证明了所提出的基于事件触发的算法能保证Euler Lagrange系统在DOS攻击下的稳定性.最终通过仿真算例验证了算法的有效性.     

波音737-800飞机惯性基准系统故障统计分析

惯性基准系统(IRS)在飞机飞行过程中起着非常重要的作用。本文以波音737-800飞机为样本,统计近五年的IRS故障并进行故障分类和总结,重点分析了出现MAP故障旗的原理及排故措施,对不同的故障现象提出了针对性的解决思路。     

面向学生的智能解题专家系统的研究与设计

探讨了网络在专家系统中的应用 ,给出了一个基于网络的面向学生的智能解题专家系统的模型 ,分析了设计的基本过程。从专家系统出发 ,探讨了基于知识的推理系统。最后 ,从以上设计出发 ,总结了基于该模型的系统需进一步研究的工作。