基于RBF网络的航空发动机 terminal滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振.      

基于RBFNN自适应混合学习算法的航天测控系统任务可靠性分配

为解决执行航天测控任务的各设备存在复杂的时空关联、可视与信息关联等动态约束关系,使得航天测控系统任务可靠性分配建模和分析极其困难,同时模型求解效率低的问题,提出了自适应混合学习算法的径向基神经网络建模方法.算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;在此基础上,利用梯度信息衰减因子改进了迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,避免了学习过程早熟的不足,且加快了迭代收敛速度.最后,通过采集航天测控系统输入-输出数据,将自适应混合学习算法应用于参数训练,并给出了具体实现步骤.通过算例仿真,表明算法在解决航天测控系统任务可靠性分配问题时具有较高泛化能力和分配结果稳定等优点.      

基于三角剪切变形理论的对称层合板振动分析

根据三角剪切变形层合梁理论,推导出对称复合材料层合板的运动微分方程,利用逆复合二次径向基函数无网格配点法对运动微分方程进行离散,预测了对称复合材料层合板的自由振动特性。将不同材料参数、几何尺寸的层合板固有频率计算结果与相关文献中的结果进行对比,结果表明：用逆复合二次径向基函数离散的三角剪切变形理论在对称复合材料层合板自由振动分析方面具有一定的精度。     

基于ERSM 的涡轮机匣径向变形动态概率分析

针对复杂结构动态概率分析,提出了高效率动态概率分析的极值响应面方法(ERSM)。首先介绍了动态概率分析的极值响应面方法基本原理,并推导出了其数学模型;其次,考虑机匣材料属性与边界条件的非线性、热载荷动态性以及多个随机变量,将该方法应用到高压涡轮机匣径向变形概率分析中,得出了各输入输出随机变量的分布特征和影响机匣径向动态变形的主要因素。与Monte Carlo法和响应面法进行比较,结果表明:ERSM在保证计算精度的前提下,既能大大缩短计算时间,又能提高计算效率,同时也验证了该方法的可行性和有效性。     

基于径向基函数的网格变形及非线性气动弹性时域仿真研究

为开展非线性气动弹性研究,基于非线性结构有限元软件NASTRAN和自主研制的多块结构化计算流体力学(CFD)求解器,开发了一套基于计算流体力学/计算结构动力学(CFD/CSD)耦合求解方法的气动弹性时域仿真程序.该程序采用径向基函数(RBF)交换两套求解器之间的数据并进行网格变形.为提高RBF方法的效率,构造了基于多次插值的空间待插值点精简算法.在多次插值过程中,每次插值的对象为上次插值的误差,并同时限制插值区域,以此实现了空间待插值网格数的精简.数个网格变形的算例表明该方法可支持大变形运动,并且具有较高的计算效率.采用此程序开展了AGARD 445.6机翼颤振计算、大展弦比机翼的静气动弹性计算与切尖三角翼极限环振荡(LCO)现象的动气动弹性仿真,结果揭示了当机翼展弦比较大或者响应幅值较大时,结构非线性对于气动弹性有显著影响.     

径向预旋系统温降与流阻特性的数值研究

为了探索“预旋降温效应”在航空发动机中应用的新形式,研究径向预旋结构的温降和流阻特性,对径向预旋系统结构的简化模型进行了数值模拟,通过实验验证了数值方法,分析模型内部的流动结构,获得旋转雷诺数和无量纲质量流量对径向预旋系统温降和流阻特性的影响规律.结果表明:数值计算得到的结果与实验值趋势一致,最大相对误差不超过20%.计算的参数范围内,当流经径向预旋系统的冷气质量流量一定时,气流温降和压降均随旋转雷诺数的增大而降低;当径向预旋系统工作的旋转雷诺数一定时,气流温降和压降均随无量纲质量流量的增大而增加.      

雷诺数对跨声速压气机转子内部流动失稳触发机理的影响

利用带有先进转捩模型的数值模拟方法,对高低两种雷诺数下的跨声速压气机转子NASA Rotor67的内部流动进行了数值模拟.对比了不同雷诺数下叶片内部复杂三维流动,剖析了雷诺数影响风扇转子流动失稳的机制.研究发现:雷诺数降低使得叶片表面低能流体增多,径向迁移加剧,造成叶片顶部吸力面分离加剧;且雷诺数降低使得叶顶间隙泄漏流强度减弱,间隙泄漏流和主流相互作用造成的叶片顶部流场堵塞减弱.雷诺数通过上述两种作用影响压气机转子的失稳机制.     

广义回归神经网络在MC-CDMA多用户检测中的应用

在简要介绍了反传(BP)神经网络,径向基神经网络(RBFN),广义回归神经网络(GRNN)的基础上,可知GRNN与传统的基于反传(BP)算法的神经网络相比,有收敛速度快,鲁棒性强等优点,本文将广义回归神经网络(GRNN)技术援引到MC-CDMA多用户检测中,进行了误码率和收敛性的仿真计算,表明了GRNN在多用户检测应用中的优越性和有效性。     

基于RBFNN-ACO的铝合金搅拌摩擦搭接焊工艺参数优化

采用尖部半螺纹搅拌针进行6151铝合金搅拌摩擦搭接焊试验,并基于径向基神经网络与蚁群算法相结合的方法优化工艺参数,达到改善搭接界面结构特征,进而实现最大化接头承载能力的目的。研究结果表明,当转速、焊速和下压量分别为1504 r/min、207 mm/min和0.12 mm时接头的拉剪载荷最大达5.06 kN/mm,比优化前的最大拉剪载荷提高了6.08%。径向基神经网络与蚁群优化算法相结合的智能方法为优化焊接工艺参数,进一步提高铝合金搅拌摩擦搭接接头强度提供了一种有效途径。     

一种地震动信号特征提取与分类方法

为了实时检测、识别和预警对地下基础设施的挖掘破坏活动,本文提出一种地震动信号特征提取与分类方法。通过提取小波包变换域和集合经验模态变换域的多域能量联合分布特征向量,构建改进的径向基神经网络分类模型,利用机器学习的方法提取稳定的信号多域融合特征,并实现准确的信号特征分类预测。由多类别挖掘信号的仿真实验结果可以看出,本文的算法和模型能有效提升地震动信号分类的准确率,对地震动干扰信号具有较强的鲁棒性。