An artificial neural network approach for aerodynamic performance retention in airframe noise reduction design of a 3D swept wing model

With the progress of high-bypass turbofan and the innovation of silencing nacelle in engine noise reduction, airframe noise has now become another important sound source besides the engine noise. Thus, reducing airframe noise makes a great contribution to the overall noise reduction of a civil aircraft. However, reducing airframe noise often leads to aerodynamic perfor-mance loss in the meantime. In this case, an approach based on artificial neural network is intro-duced. An established database serves as a basis and the training sample of a back propagation (BP) artificial neural network, which uses confidence coefficient reasoning method for optimization later on. Then the most satisfactory configuration is selected for validating computations through the trained BP network. On the basis of the artificial neural network approach, an optimization pro-cess of slat cove filler (SCF) for high lift devices (HLD) on the Trap Wing is presented. Aerody-namic performance of both the baseline and optimized configurations is investigated through unsteady detached eddy simulations (DES), and a hybrid method, which combines unsteady DES method with acoustic analogy theory, is employed to validate the noise reduction effect. The numerical results indicate not merely a significant airframe noise reduction effect but also excel-lent aerodynamic performance retention simultaneously.     

用神经网络法编程加工轮毂上特殊曲面的探讨

根据轮毂上曲面的特殊性,提出了采用神经网络方法进行编程,实现数控加工,以取代传统的加工方法的设想。     

人工神经元网络在变压器分接头实时控制中的应用

本文提出了一种利用人工神经元网络实时控制变压器分接头的新方法。研究结果表明该方法具有快速准确等优点，适应电力系统高度自动化的要求，并为变压器分接头实时控制开辟了一条新途径。     

信息服务软件开发设计

本文介绍了一种准网络远程终端结构的设计实现,该结构的系统用于新闻信息发布,情报检索等应用领域,文中详细介绍系统的结构、性能、特征、具体实现方法和关键技术措施。     

基于北斗接收机的车载卫星导航系统的设计

基于北斗卫星导航系统、北斗地基增强系统、移动通信网络,设计开发了 一款小体积、高精度车载导航系统。主要在接收基站差分信息以及实现高精度定位方面 进行探索。通过单点定位和差分定位的野外跑车对比试验得出,该系统性能稳定、可靠 性高,其差分定位精度能够满足车辆导航的要求。     

网络性能指标及测量技术

主要介绍了网络性能评价的指标、方法、协议、工具.并自行设计基于JAVA的SNMP网络管理软件,采集到了的流量和拓扑结构情况.     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

双向进气结构脉管制冷机直流形成机理

在脉管制冷机中,由双向进气结构诱发的直流流动,不仅会增加冷端换热器的负载,降低制冷机性能,而且还是引起制冷温度不稳定的重要原因。如何有效地抑制直流流动已成为脉管制冷机能否大规模应用的关键。而对直流形成机理进行全面、深入的研究是发展简单、有效直流抑制手段的前提。针对该研究热点,本文开展了双向进气结构脉管制冷机直流形成机理研究,基于流体网络理论,考察工质物性对直流的影响和作用机理,进一步揭示了直流的形成本质。     

应用神经网络模型评价社保基金运营效果方法研究

社会保障基金是社会成员普遍关注的资金,他的利用关系到全社会成员的公共利益。因此,社会保障基金运用效果的评价问题一直是社会各界争论的焦点,正确评价其运用效果是值得学术界探讨的问题。运用神经网络模型对社会保障基金运用效果进行评价是对神经网络模型的应用及对社会保障基金运用效果的评价进行尝试和探讨。     

一般高速数据总线网络的吞吐量分析

分析了一般高速数据总线网络优先权方案的特性，建立了一般ＨＳＤＢ网络多优先权的平均吞吐量模型，导出了不同优先权的平均吞吐量解析表达式，并通过软件仿真验证了由得到的解析表达式。