基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究

介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法，采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值，并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别，最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试，证明了该方法的有效性和实用性．     

应用ART1神经网络仿真车间分组

阐述了ART1神经网络在制造单元设计过程中形成零件族的基本方法,并在基于MATLAB的软件平台上,利用其神经网络工具箱对生产过程中的实际情况进行了仿真和应用。     

基于多层前向神经网络的块控制器设计

针对一类非匹配不确定性的线性系统,基于块控原理,提出了一种结合块控制、神经网络控制和backstopping控制技术的设计方法.其特点是无须已知不确定性的界,利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性,利用多层前向神经网络来估计系统中的不确定性,再利用鲁棒控制方法来改善系统的性能.利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的渐近稳定性.最后,给出的仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性.     

基于单片机的过程控制系统设计

设计一个基于单片机的过程控制系统 ,并以温度控制为例 ,通过实验手段建立了控制对象的数学模型 ,完成系统PID参数整定 ,通过开放的数据通信 ,使用通用PC对过程进行监控 ,实现分散控制 ,集中管理的现代工业控制模式。还对模糊控制温度过程作了理论性探讨 ,并在MATLAB下进行仿真 ,为实际控制过程提供理论依据。     

面向飞机的装配方案索引技术

现代飞机设计多为改型设计,其装配方案具有一定的相似性。因此,在装配工艺规划工作中采用基于实例的推理技术,是有效利用以往设计经验和知识,实现产品快速研制的一种有效途径。本文在飞机产品结构特点和单元分解方法分析的基础上,提出一种对飞机零件进行分类的BP神经网络索引方法,用以支持飞机装配方案的获取。     

基于线性神经网络的滑油金属含量预测

利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络，并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明，可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。     

制导规律研究现状及展望

系统地论述了古典和现代的一些制导规律的研究现状，分析了它们的优点和不足、适应范围和局限性，并讨论了它们的发展前景，其中郑重论述了比例导引、最优导引、微分对策和近年来热门研究的神经网络控制，可供从事导弹制民垢科研人员对现有制导规律有一个全面的认识，以便于更深入地研究。