磁悬浮反作用飞轮热设计方法与实验研究

 作为新型航天器姿态控制执行机构,磁悬浮反作用飞轮工作在高真空环境下且转子完全悬浮,使得热量不易散出,故需要对飞轮进行温度场计算并进行热优化设计。为此,提出一种有限元与热网络模型相结合的优化热设计方法:首先利用有限元法计算温度场分布;然后对不符合温度要求的部件建立热网络模型,分析影响温度的因素,提出优化措施。该方法具有计算精度高、优化速度快的特点。将该方法应用于某样机的热优化设计中,使飞轮的最高温度由121.6 ℃降到了52.7 ℃。对经热设计前后的两台磁悬浮反作用飞轮的实验研究证明了热设计的正确性,从而为磁悬浮飞轮系统的结构设计和热设计奠定了基础。     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

基于神经网络的战时装备维修保障能力评估

介绍了神经网络的概念,阐述了BP神经网络的基本原理与方法,在系统分析战时装备维修保障系统的基础上构建了战时装备维修保障系统能力评估指标,设计了BP神经网络模型,通过Matlab仿真软件对结果进行计算分析表明,BP神经网络具有很强的解决非线性问题能力,适用于战时装备维修保障能力评估。     

基于复杂网络的舰艇编队信息关系结构评估

通过引入复杂网络中的网络分析模型,建立了一个用于评价舰艇编队信息关系结构的模型,并从网络拓扑结构的角度对舰艇编队信息关系结构进行了实例分析。所建立的模型可以从多个角度对舰艇编队信息关系结构进行评价,这为海上舰艇编队通信组网提供了一种新的评价思路。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。     

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

液体火箭发动机高速涡轮泵的振动故障检测

讨论了涡轮泵故障的几个主要原因，据此提取涡轮泵振动数据的特征，用BP神经网络的方法进行故障检测。BP神经网络的训练样本集由一个具有无监督聚类功能的神经网络从原始的特征向量集获取。     

平衡交通运输网络设计的最优化数学模型

分析了影响交通运输网络发展的因素,总结了课题研究的程序。综合运用了“系统最优原理”和“用户最优原理”,给出了多目标、多运输方式与运送对象的平衡交通网络设计的一般表达式。系统最优与用户最优方法同时又能用于研究国家和省级铁路、公路系统的交通运输问题。文中对这个非凸规划问题给出局部最优解的算法。     

计算机辅助计划管理和决策总体设计

 介绍一种新机研制计划管理和决策支持系统的总体设计方案及其实现的具体措施。详细介绍了几个主要模块的设计思想。