改性双基推进剂老化燃烧性能实验研究

用Ｘ射线实时荧屏分析系统对人工加速老化的改性双基推进剂的燃烧性能进行试验研究,结果表明,人工加速老化对双基推进剂的燃速影响不大,但对推进剂的装药结构性能有较大影响。试验发现在７０°Ｃ的老化温度下２４天后,推进剂的结构破坏导致异常燃烧现象明显,辅助试验表明,６０°Ｃ９０天可以认为是该种推进剂的安全界限     

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。     

基于CST方法的吸附式压气机叶型及抽吸方案耦合优化设计

为了探索吸附式叶型设计特点,研究了一种将类别形状函数变换法(CST)方法和人工蜂群算法相结合,利用2D程序作为流场求解器,对吸附式叶型和抽吸方案进行耦合优化设计的新型吸附式压气机叶型设计方法,并且详细论证了CST方法用于吸附式叶型优化设计的可行性。研究结果表明:耦合优化设计之后在保证叶型强度未下降的基础上总压损失降低了65%,气流转折角增加了3°,气动性能得到较大的提升。针对所优化的进口高亚声速的吸附式叶型,通过适当改变叶型前缘处的型面,可以较好地控制气流马赫数,避免产生激波,从而防止附面层厚度增加,降低叶型损失。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

基于进化神经网络的组合导航系统滤波算法研究

组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度.     

飞行器振动智能分析与诊断

本文通过综合多个领域知识，引进功能特征描述概念，运用证据理论，提出了对飞行器等复杂系统进行分析诊断的一个新方法并初步完成了专家系统原型，通过具体实例，再现了故障现象     

空间拦截智能自适应变结构导引规律研究

结合空间拦截的精确末制导问题，本文介绍了一种对目标机动和参数摄动具有鲁棒性的自适应结构制导律（ＡＶＳＧ）。在此基础上，我们研究了一种智能自适应变结构制方法（ＩＡＶＳＧ）。此方法精略地估计出目标法向加速度的强度，并以此为依据自主地调整ＡＶＳＧ中变结构项的强度，这样，既可以消除视线角速度的抖动，又可以保证制导精度，仿真结果证明了ＩＡＶＳＧ的有效性。     

应用少量短电阻应变丝布置的损伤评估智能材料结构

智能材料结构是一门新学科，它越来越引起不同学科研究者们的兴趣，本文研究采用电阻应变丝为传感元件，人工神经网络为处理辨识器的损伤评估智能材料结构，提出并实施了一种少量短电阻应变丝的传感元件布置方法，用以对结构中损伤或大应变的区域和级别进行在线评估。     

基于神经网络模型的学习诊断

基于故障树模型的诊断把故障树的底事件分成三部分：必然的故障源集（ＣＦＳ）、正常底事件集（ＮＥＳ）和可能的故障源集（ＰＦＳ），及如何进一步确定ＰＦＳ中各元素的状态（正常或异常）。在存在大量训练样本的情况下，可采用基于神经网络模型的学习诊断方法来确定ＰＦＳ中各元素的状态，并通过对某卫星能源系统故障模拟原理性试验台的故障诊断验证了该方法的有效性。     

神经网络BP算法预测可靠性增长

叙述可靠性增长的基本概念和神经网络BP算法,着重探讨BP算法用于可靠性增长预测的可能性。通过两个实例的预测结果,与常用的可靠性增长参数模型Duane,Gompertz的结果相比较。实例表明,该方法是可行的,而且是有效的,适应性强。可以预料,它不但能用于仪器设备试制过程中预测可靠性增长,而且可用于武器装备在储存过程之中可靠性下降的预估。