基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法

提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。     

GPS速度法确定飞机空速系统位置误差

飞机空速系统位置误差的测定,飞行试验中有多种常规方法,但期精度只能满足常规型号空速系统的验证要求。针对这一问题提出了ＧＰＳ速度法,叙述了该方法的原理、实施过程和数据处理方法,讨论了方法的系统精度并给出了误差估算结果。通过对某型飞机的验证试飞,表明该方法简便易行,可满足气动补偿型空速系统的试飞验证要求。     

永磁有限转角力矩电机的仿真与实验

随着多电飞机的快速发展及成附件轻小化、高效能的迫切需求,有限转角力矩电机(Limited Angle Torque Motor,LATM)在飞机引气系统中的应用日益迫切。一方面,有限转角力矩电机可以显著简化高温引气控制阀结构、减小体积;另一方面,可以基于系统需求实现引气压力和温度按需调节,减少燃油代偿损失。针对高温有限转角力矩电机工作特性不易预测的难题,建立了其数学模型、仿真模型,并通过实物试验验证了仿真模型的准确性。研究结果为有限转角力矩电机特性研究提供了参考依据。     

多径信道下基于恒模算法的遥测信号盲均衡

运载火箭在塔架静态测试时易受多径衰落影响,导致遥测信号产生码间干扰。本文对PCM-FM体制遥测信号的多径信道使用恒模算法(CMA)进行盲均衡研究,针对遥测信道中的码间干扰展开理论分析和Matlab仿真,并搭建盲均衡功能测试平台开展实验验证。结果表明:CMA收敛速度高、误码率低,对多径干扰具有较好的鲁棒性和实用性。     

具有尖侧缘的非圆截面机身头部几何参数影响研究

有侧滑时,尖侧缘的非圆截面机身头部在中等和大迎角下,可具有方向稳定性.在计算研究的基础上,选择了3个不同上、下表面高度和两个不同侧缘角的模型进行了低速风洞试验.风洞试验结果表明,无侧滑时,机身的升力、阻力和俯仰力矩的绝对值都随高度增大而减小,在α<30°内,表面高度对横向特性影响较小,α=30~60°时,呈现复杂的影响趋势;尖锐侧缘机身比圆侧缘机身产生的升力和阻力都大些,但俯仰力矩差别不大;随着迎角的增大,对横向特性的影响明显;有侧滑时,上表面b/a=0.75的机身和下表面b/a=0.25的机身对方向稳定性的影响最显著,尖锐侧缘比圆侧缘对方向稳定性有更大的影响.     

后掠翼对细长体头部侧向力特性的影响

通过在细长体顶点处设置扰动块的方式使细长体的绕流具有确定性,在此基础上研究了机翼对细长体头部侧向力特性的影响.通过实验发现,测压截面越靠近机翼顶点,受机翼的影响越大.在50°迎角以下,后掠翼对细长体头部侧向力特性的影响很小.在60°迎角时,后掠翼对细长体头部的侧向力特性影响较大,此时单独细长体的侧向力特性实验结果已不能直接应用于后掠翼身组合体了.     

基于误差模型的权重二值神经网络近似加速

针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法.在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效.最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系...     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

三角翼大迎角绕流特性数值模拟的网格处理技术研究

研究网格对三角翼大迎角绕流特性数值模拟的影响.结果表明,网格的生成需要结合流动现象,对网格拓扑结构和网格点分布进行选择与搭配.C-H型网格适宜模拟尖前缘分离涡流态,法向网格在一定范围内应等距增长,沿流向逆压梯度较大的区域内适当增加网格点,尾迹区网格则应做上翘处理.Euler方程具有模拟三角翼旋涡及预测涡破裂特性的能力,但对二次涡等粘性引起的流动细节把握能力不足.利用层流假设的N-S方程,通过合适的网格,也可得到满意的计算结果,但对涡破裂后的强烈非定常湍流流动模拟能力不足.采用旋涡螺旋度可准确反映主涡与二次涡流动,描述旋涡的破裂现象.用轴向速度迅速减小并小于来流速度的点作为涡破裂判据似应更合理.     

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。