基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计

在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.      

基于改进RBF神经网络的某型机载雷达电路故障诊断

RBF神经网络在故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题。但RBF神经网络用于故障诊断需要大量的隐含层节点,隐含层节点越多其训练时间越长。针对此问题,提出了一种改进的RBF神经网络故障诊断方法。通过仿真实例,可以看出隐含层的节点大大减少,训练时间缩短,该方法用于雷达故障诊断非常有效。     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

TB6钛合金激光喷丸与机械喷丸残余应力场有限元模拟

利用有限元软件建立了TB6钛合金激光喷丸以及机械喷丸的三维数值分析模型,研究了不同工艺参数对残余应力场的影响;对比了两种喷丸工艺所形成的应力波和各自的衰减规律;研究了两种喷丸工艺的复合强化工艺对残余应力场的影响。结果表明:激光喷丸形成的平面波造成较深的应力影响层,深度可达1.5mm;机械喷丸形成的球面波产生较大的残余应力,最大残余压应力可以达到屈服强度的1.1倍。塑性应变越大残余应力越大,塑性应变层与残余应力影响层深度相近;在两者复合强化工艺中,残余应力影响层深度与激光喷丸的相近,最大残余压应力可达屈服强度的1.2倍。     

开放区域航路网战术协同控流策略研究

为降低航班运行延误、提高航路资源利用率,从空管部门和航空公司协同角度研究空中交通开放区域战术控流问题。引入协同决策理念和航路配流思想,考虑航路瓶颈点容流关系和航空器时间间隔标准,整合空中等待和改航等策略,研究建立了开放区域航路网络交通流模型,给出了协同控流策略及其执行程序。采用实际航班运行数据,对所提方法进行了仿真验证。结果表明,用于仿真验证的30架航班总延误时间降低了17.7%,不仅有效减少了航班延误、充分利用了航路资源,而且提高了航空公司参与决策的自主性与积极性,有利于区域航路交通流协同优化控制。     

网络实时录播系统在网络课程库建设中的应用

不改变传统教学方式 ,利用网络实时录播系统可以有效地发挥传统电教设备的作用 ,轻松实现网上直播、实时记录和点播 ,构建网络课程库     

基于人工神经网络的涡轮盘蠕变可靠性分析方法

用ADINA程序计算的涡轮盘盘缘蠕变位移量的有限个结果对人工神经网络进行训练。利用Monte-Carlo法对基本随机变量进行随机抽样,并基于随机有限元方法思想用人工神经网络代替有限元程序计算涡轮盘盘缘蠕变位移量,进而分析涡轮盘蠕变可靠性。      

机载FDDI高速光纤维数据总线系统通信管理软件设计

高速光纤通信技术是航空电子系统研究的关键技术之一。机载FDDI高速光纤数据总线通信系统就是为适应这种需求而设计的。本文主要描述机载FDDI高速光纤数据总线通信系统的配套软件—通信管理软件的结构、各功能模块及相关数据结构的设计,并说明该软件的主要特点和使用情况。     

复合材料层板低速冲击剩余强度的研究

 针对复合材料层板受低速冲击后的剩余压缩强度问题进行分析计算,把冲击破坏区看作一个含有随机分布裂纹的圆形不均匀体,采用有限元建模分析,结合冲击后层板的试验所得的载荷/ 位移关系,计算得到冲击破坏区的剩余模量。再采用有限元建模分析含圆形冲击损伤区的矩形复合材料层板,求解应力及最大位移,并依据最大应力破坏准则,预测复合材料层板的冲击后压缩强度,计算结果与试验数据的比较表明分析结果可靠。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。