基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。     

电液负载模拟器的神经网络参数辨识

基于神经网络,提出一种根据参数上下界辨识系统参数的新方法。在建立电液负载模拟器模型的基础上,在待辨识参数的上下界内,使用神经网络对动态系统的参数进行辨识,找到一组参数使之满足对实际系统的最佳逼近,使系统在实际输入信号下能更好地复现实际系统的实际输出。并使用另一组实验数据检验辨识结果对实际系统的任意实际输入输出采样数据组的逼近程度。验证结果表明该辨识结果能很精确地逼近实际系统。该方法可用于一般复杂系统的实际参数辨识。     

三维疲劳裂纹扩展的可靠性分析

分析了三维裂纹扩展寿命主要影响因素及其分布形式,构造了正交设计表L49（7^8）来设计各种随机变量对裂纹扩展寿命关系的模拟组合,以这些模拟结果为学习训练样本,采用7-12-1三层BP网络仿真了各种随机因素与裂纹扩展寿命的复杂非线性关系,并研究了计算给定可靠度下扩展寿命和给定寿命下可靠度的分析方法和实现流程。扭力轴表面裂纹算例表明该方法合理可行。     

故障诊断的神经网络观测器法

以神经网络的自学习代替故障诊断观测器法中的解析计算,提出了一种新的故障诊断方法,从而解决了具有模型不确定性系统的故障诊断问题。对某型航空发动机控制系统传感器故障进行了仿真研究,该方法不仅具有传统观测器法报警及时准确、易于实现容错控制的优点,又不需要获得系统精确的数学模型,对具有模型不确定性系统的故障诊断与容错很有效     

应用反推神经网络检测液体火箭发动机多维故障

基于可测参数所构成的参数模式对应着一定的发动机故障模式, 应用反推神经网络检测发动机多维故障, 方法的有效性由只有泵效率下降和喷注器阻塞同时发生的数值仿真得到验证      

PARALLEL COMPUTATION OF SUPER-SONIC BLUNT BODY VISCOUS FLOWFIELDS IN PVM

ＰＡＲＡＬＬＥＬＣＯＭＰＵＴＡＴＩＯＮＯＦＳＵＰＥＲ┐ＳＯＮＩＣＢＬＵＮＴＢＯＤＹＶＩＳＣＯＵＳＦＬＯＷＦＩＥＬＤＳＩＮＰＶＭＹａｎｇＸｉａｏｈｕｉ，ＷａｎｇＺｈｅｎｇｈｕａ，ＷａｎｇＣｈｅｎｇｙａｏ（Ｄｅｐｔ．１，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔ...     

大攻角飞行时机翼摇摆问题的神经网络控制方案

提出了一种基于神经网络的自适应控制方案,这种方案能够在对被控对象几乎没有先验知识的情况下对其实施有效的控制,对一个具有不稳定机翼摇摆问题的薄三角翼飞机模型的仿真证实了本方法的有效性。     

扩压器叶片形线逆命题设计的一种新方法

应用遗传算法结合神经网络技术通过对候选叶片表面速度分布与目标速度分布之间误差的极小化,求解给定表面速度分布下的扩压器叶片形线。叶片形线利用Bezier曲线参数化表示,候选叶片形线的流场分析由BP神经网完成。      

Adaptive recurrent neural networks tracking-filter for maneuvering target

Ｇｅｎｅｒａｌｙ,ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｔａｒｇｅｔ－ｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｂａｓｅｄｏｎｔｗｏａｓｓｕｍｐｔｉｏｎｓ：１）ｔｈｅｔａｒｇｅｔｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｍｏｄｅｌｓａｒｅｋｎｏｗｎ;２）ｔｈｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅｍａｔｒ...     

一种支持QoS的航空自组织网络无反馈MAC协议建模

针对航空自组织网络的高动态特性和对高优先级业务的服务质量(QoS)要求,提出了一种无反馈介质访问控制(MAC)协议建模方法及相应的阈值设置方法,以保证高优先级数据分组的时效性及可靠性。首先,对数据分组在接收端碰撞建立时间约束模型,得到信道统计结果与分组成功概率的映射关系;然后,根据不同业务的QoS要求设置接入阈值;最后,实现对不同优先级业务的接入控制。仿真结果表明,在典型空域网络场景下,基于该建模方法的无反馈MAC协议可以为高优先级业务提供QoS保证,即分组成功概率大于99%,端到端延时小于1 ms。