应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

网络陶瓷增强铝基复合材料的摩擦磨损特性

提出了三维陶瓷网络（骨架）增强金属基复合材料的新构思，设计和制备了一种新型的三维陶瓷网络（骨架）增强铝合金复合材料，研究了其在干摩擦状态下的滑动摩擦磨损行为。结果表明，基体铝合金在重载时产生严重粘着磨损，磨损层发生软化和塑性流动，而复合材料中的陶瓷颗粒暴露于磨损表面并起承载作用，从而保护基体不发生严重磨损，复合材料对磨环的磨损量大于基体合金对磨环的磨损量，但复合材料摩擦副的总摩损量比基体合金摩擦副的小。     

一种模糊Modular神经网络模型及其应用

将神经网络模糊系统与模糊C均值聚法相结合，对模糊Modular神经网络进行研究，提出了该模糊神经网络模型的多输出结构及其学习算法，据此开发了模糊神经网络诊断系统，并将其用于某电源分系统的诊断分析，运行的结果表明，该网络模型优于一般神经网络。     

基于神经网络模型预测的水声对抗子母弹跌落冲击仿真

为了评估水声对抗子母弹在不同跌落冲击条件下的可靠性,应用LS-DYNA对母弹在不同跌落参数下的冲击响应进行了数值仿真研究。在有限元计算结果作为样本的条件下,运用BP神经网络模型建立了母弹跌落冲击影响参数与子弹应力峰值的非线性映射关系。结果表明:弹体各子结构在跌落高度、角度及跌落面条件下具有不同的冲击响应规律;母弹体头螺、壳体结构冲击变形较大,内部子弹冲击应力值变化幅度较小;网络模型较准确预测子弹的应力峰值,可极大地降低仿真次数,提高跌落测试效率。     

基于神经网络的风洞尾支杆减振系统

风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构。为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法。对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数。然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比。试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70%以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性。     

神经网络BP算法预测可靠性增长

叙述可靠性增长的基本概念和神经网络BP算法,着重探讨BP算法用于可靠性增长预测的可能性。通过两个实例的预测结果,与常用的可靠性增长参数模型Duane,Gompertz的结果相比较。实例表明,该方法是可行的,而且是有效的,适应性强。可以预料,它不但能用于仪器设备试制过程中预测可靠性增长,而且可用于武器装备在储存过程之中可靠性下降的预估。     

神经网络在旋翼／机身气动干扰模型中的应用

由于直升机自身的特点,旋翼／机身气动干扰呈现非线性,且受多种因素的影响,用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼／机身气动干扰试验数据构造的学习样本,对网络参数进行学习,可以得到旋翼／机身气动干扰神经网络模型,进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼／机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼／机身气动干扰神经网络模型的建立进行论述外,还简要介绍了旋翼／机身气动干扰试验。     

基于轻量级卷积神经网络的人证比对

在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。     

一种BP网络自整定PID控制算法及其在NF-6风洞控制中的应用

NF-6风洞是一座增压、连续、高速回流式风洞,对各子系统的控制性能都有较高的要求。针对NF-6风洞对模型姿态系统控制性能提出的高要求,提出了一种BP网络自整定PID控制策略,并结合现有的改进型PID控制思想对其进行了进一步的分析与改进。仿真结果及初步应用表明:该算法在算法收敛性、实时性及控制精度上较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高。     

RBFE人工神经网络在四组分络合滴定中的应用

本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定