基于BP神经网络的涡扇发动机部件特性研究

针对发动机特性计算中数据插值精度不高和部件特性的小转速数据难以获得的问题．建立了对部件特性数据进行识别学习的BP神经网络，从而实现了精确插值和对未知特性数据的推测。通过对网络输出结果的分析，表明该网络具有较强的实用性和准确性。     

剪切流圆管物理参量对声衰减量的影响

应用模态分析方法建立了均匀流和剪切流条件下,发动机多段声衬圆形管道声传播工程计算模型,围绕各种物理参量如平均流Ｍａｃｈ数、附面层厚度和声衬腔深、声阻、面板特征频率、管长等对管内噪声衰减量的影响进行了算例计算,并与有关文献实验测量结果进行了验证对比,从而为发动机前短舱管内声传播研究提供了一种比较完整的模态分析工程预测方法。     

面向过程控制的工程变更系统研究

针对工程变更过程中变更传播影响范围难以预测的问题,提出了一种制定变更传播路径的方法。研究分析了跟踪工程变更过程以及在跟踪基础上进行协同感知的策略,有效解决了目前企业工程变更过程中存在的不完整、不可控和不一致的问题。最后创建了一种基于过程控制的工程更改控制系统,实现了信息共享、过程控制、过程分析和协同感知。     

适于长传播时延无线网络的快速预约按需发送MAC协议

为解决无线网络中长传播时延所带来的信道资源利用率低的问题,提出一种基于快速预约按需发送(FRODT)的媒质接入控制(MAC)协议.该协议利用中心控制节点(CCN),在两个信道上安排各节点的分组预约和发送,保证了各节点可以在一帧中无碰撞地发送一个或多个业务分组,并且各节点通过一次握手预约即可完成整个通信会晤的业务分组发送...     

社交网络中谣言传播动力学研究

社交网络已成为谣言发酵与传播的主要媒介之一,因此有必要研究谣言在社交网络上的传播规律。本文结合时空滞后、空间扩散、媒体报道等因素对社交网络中谣言传播的影响,建立新的社交网络谣言时空传播模型。利用偏泛函微分方程理论,给出模型的稳定性以及发生Hopf分岔的判别条件。数值仿真显示时滞可以影响模型的收敛速度及改变模型的稳定性,同时,媒体对社交网络谣言的深度报道可以极大地减小网络中谣言传播者密度,并扩大系统的稳定区域。 最后,给出一些社交网络谣言传播控制策略。     

基于分布式Kalman滤波和BP神经网络组合的静电陀螺漂移辨识方法

提出一种新的方法,把分布式Kalman滤波(DKF)方法与后向传播神经网络(BPNN)技术相结合,用于静电陀螺漂移的模型辨识.首先,为了消除测量噪声影响,将同一个静电陀螺带有噪声的多次测量数据集映射到一个虚拟的传感器网络中,然后采用具有嵌入式紧致滤波功能的DKF对映射数据进行滤波预处理.在此基础上,将预处理结果转换为用于训练神经网络的输入数据和输出数据,然后采用BPNN辨识静电陀螺漂移.实验表明,该方法可有效用于陀螺漂移的模型辨识.     

GPS 载波相位组合观测值理论研究

给出了组合观测值的一般性定义,分析了组合观测值的误差传播规律,讨论了几种特殊的组合观测值的特性。对组合观测值的概念进行了推广,给出了组合观测值可匹配的定义和可匹配的充要条件。     

BP网学习算法的改进及其在模式识别中的应用

提出了一种基于熵类误差准则函数的渐进收缩学习方法，避免了当模式反转时，传统ＢＰ算法的局域极小，加快了收敛速度，且有效地改善了网络的推广性能。此外，还提出了一种自适应学习率调整方法，克服了传统ＢＰ算法中固定步长不能适应复杂的误差曲面的问题，在收敛速度方面有较大地改善，并且对参数的敏感性小，有较好的鲁棒性。     

NOFBx推进剂的火焰传播特性试验及分析

为了解决NOFBx推进系统中存在的火焰向推进剂供应端传播(即回火)的安全性问题,设计搭建了NOFBx推进剂火焰传播特性试验平台,对比了5种不同配方的预混气体在石英玻璃管和不锈钢毛细管中的火焰传播特性,并采用高速摄像仪对火焰传播过程进行了全程记录以得到火焰锋面的行进规律.结果表明,通过对比试验得到几种不同配比的NOFBx...     

预爆管设置方式对主爆轰点火的影响

应用含组分守恒方程的Navier-Stokes方程,对H2+O2预混气体的二维爆轰进行了数值计算.在建立方法、及验证的基础上,对比研究了化学动力学模型、预爆轰管几何位置对爆震燃烧室流场及引爆性能的影响.在计算过程中,对方程中的对流项采用了空间为二阶精度的AUSMPW+格式,扩散项则采用了二阶中心差分离散.采用流体力学时间步内的当地积分法克服了非平衡源项的刚性问题,保持了LU-SSOR隐式算法的高效率.非定常计算采用了双时间方法.预爆轰管与主爆震室平行,采用两种设置方案:一种正向安装推力壁上,另一种在推力壁附近与其相对设置.研究结果表明,反射激波及过爆轰驱动在爆轰点火和传播中起重要的作用,与推力壁相对设置的预爆轰管更有利于爆震的引发.