盐雾腐蚀对热障涂层高温循环氧化性能的影响

利用电子束物理气相沉积法在Ni基高温合金表面制备了(ZrO₂＋MCrAlY)双层结构热障涂层。研究了常温盐雾腐蚀对其循环氧化行为的影响。试验结果表明涂层经过常温盐雾腐蚀后,陶瓷层的裂纹发生扩展,氧化锆晶体挤压、变形,同时由于常温盐雾环境的作用导致涂层在高温氧化过程中粘结层氧化严重,生成的热生长氧化层产生较大的体积膨胀效应,导致应力集中,降低了涂层的高温循环氧化性能,缩短了涂层的寿命。     

一种基于混沌神经网络的拟人智能控制方法

提出一种基于混沌神经网络(CNN)的拟人智能控制方法.首先利用拟人智能控制理论得到定性控制律(线性或非线性),然后利用CNN实现控制律的定量化.Hopfield神经网络具有快速的优化能力,但容易陷入局部极小,将遍历性的渐变混沌噪声引入其中,形成具有快速全局优化能力的CNN.对二级倒立摆控制的仿真和实验结果均表明该方法有效.      

航空器导航系统飞参预测置信度评价方法研究

为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积神经网络开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练,实现高精度的目标飞参预测。综合考虑了模型搭建中的认知不确定性和数据层面的偶然不确定性,采用模型集成的方法来捕获认知不确定性,通过双头网络捕获数据中的偶然不确定性。在此基础上,构建多源不确定性模型,实现了飞参预测模型的置信度评价。经过试验测试,在正常飞参数据中植入噪声模拟实际工况的不确定性,结果显示所提置信度评价方法能有效地表示飞参预测结果的准确性,提高了航空器飞行决策过程中的安全性与可靠性。     

某发动机涡轮叶片使用寿命可靠性分析

发动机的载荷谱是发动机结构寿命研究的依据.利用某短寿命发动机的开车数据,对其高压涡轮叶片使用寿命进行了预测.建立了发动机等效寿命消耗计算模型,采用数据压缩处理技术,有效地提取了发动机的工作载荷.根据发动机短使用寿命这一特点,用威布尔分布模型描述此发动机涡轮叶片寿命分布,建立了发动机寿命可靠性模型,采用不完全寿命数据的中位秩法对发动机叶片寿命进行可靠性计算.随着可靠性增长,发动机寿命不断提高,考虑样本的时效性,用动态的威布尔分布模型来描述此发动机可靠性的增长,以便发动机在研制过程中的可靠性评估.      

RBF网络在结构抗疲劳优化中的应用

针对某飞机机翼I型大梁的开孔加强方案,建立优化的数学模型,利用RBF神经网络模型来逼近设计结构的应力/参数非线性关系,代替原来的经验和拟合公式;采用遗传算法对机翼的加强结构进行优化设计,得到比较合理的结果。     

带BP神经网络的卡尔曼滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的应用

针对带权值调整的Kalman滤波器,运用L-M的BP算法,将BP神经网络嵌入该滤波器中,与BP神经网络滤波器相比,减小了层数,提高了网络训练速度及精度。以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度。     

基于循环统计量的直升机齿轮箱轴承故障早期检测

在分析齿轮箱振动信号的基础上,提出了基于循环统计量的轴承故障早期检测方法,阐述了表征故障的一维和二维循环平稳特征。该方法利用信号与噪声具有不同循环频率的特性实现了信噪分离,能够比较容易地从复杂背景中提取出微弱的特征信息。最后在某型直升机齿轮箱轴承故障的早期检测中进行了实验验证。结果表明,该方法优于功率谱和解调分析,能够提取故障的早期特征。     

航空发动机神经网络内模控制

基于神经网络内模控制理论研究了神经网络内模控制方法在航空发动机控制系统中的应用,建立了基于Elman网络的航空发动机多变量内模控制系统。采用Elman网络建立发动机内模型和内模控制器,详细介绍了建模、控制的算法及其实现过程。取部分飞行条件下的数据作为学习样本,采用动态BP算法对神经网络权值进行调整,并在飞行包线内其它工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的航空发动机内模控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。      

基于Kohonen自组织网络算法规划数控抛光路径

为避免在数控抛光中因采用规则运动路径产生的规律性高频误差,故借助于神经网络方法,采用基于Kohonen自组织网络算法,对抛光头的运动路径进行规划。     

基于BP神经网络的零件成组技术的研究

提出了一种基于BP神经网络的零件分类方法。通过200个典型零件样本对神经网络进行训练和测试,证明该基于BP神经网络的零件分类成组系统可实现零件的准确分类成组。