微型直升机动力学建模的研究现状

从模型修改、结构分析、神经网络及系统辨识几个方面介绍了微型直升机动力学建模的研究现状,并对几种不同的建模方法进行了比较。然后,指出了系统辨识方法中存在的问题。通过讨论和比较,为微型直升机的不同建模目标提供了可供借鉴的建模方法。     

形状记忆高分子材料及其在航空上的应用前景

形状记忆高分子材料是８０年代出现的一种新型材料。本文介绍了形状记忆树脂的记忆原理、组成结构与记忆性能的关系及其在航空工业中的应用前景     

基于神经网络的电机智能保护器研究

介绍了一种电机智能保护装置系统，分析了对电动机进行各类保护的原理，并且针对过载保护．提出一种基于人工神经网络的电动机长期过载运行温升预测的算法，将这种算法应用于实际的保护中．有效地弥补了不能用数学模型精确描述电机运行中发热和散热过程的缺陷。实验证明，在样本足够多的情况下，这种方法是切实可行的。     

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究

介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法，采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值，并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别，最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试，证明了该方法的有效性和实用性．     

应用ART1神经网络仿真车间分组

阐述了ART1神经网络在制造单元设计过程中形成零件族的基本方法,并在基于MATLAB的软件平台上,利用其神经网络工具箱对生产过程中的实际情况进行了仿真和应用。     

基于多层前向神经网络的块控制器设计

针对一类非匹配不确定性的线性系统,基于块控原理,提出了一种结合块控制、神经网络控制和backstopping控制技术的设计方法.其特点是无须已知不确定性的界,利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性,利用多层前向神经网络来估计系统中的不确定性,再利用鲁棒控制方法来改善系统的性能.利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的渐近稳定性.最后,给出的仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性.