无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制

将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合，组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值，为加快收敛速度，应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明，RBF网络较ELM，标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。     

固体火箭发动机使用寿命的确定

本文论述了一种新的推进剂老化试验方法:即使用不同年分火药在一种高温下进行加速老化,定期进行发动机试验,用发动机内弹道性能参数和对火药理化性能要求作为失效判定标准,根据不同年分火药和失效时间的关系,可以计算火药的使用寿命.文中提出了一种简便的计算加速因子和火药使用寿命的方法,概括地介绍了有关试验结果.     

基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构优化设计

探索基于近似技术的高亚声速运输机机翼气动/结构多学科设计优化方法,建立了基于近似技术的多学科设计优化框架。气动学科采用全速势方程加黏性修正进行翼身组合体跨声速流动的气动计算,结构学科采用有限元分析方法进行应力与变形计算。采用均匀设计法给出若干样本点,分别采用二次响应面、Kriging模型和径向基神经网络等多种近似技术,构造气动学科和结构学科的近似分析模型,并对几种近似模型精度进行了分析和比较。研究发现,Kriging模型和二次响应面具有几乎等同的较高的近似精度,神经网络的近似精度则较差,由于二次响应面计算量更小,故最终选定为机翼设计优化的近似方法。以升阻比和结构重量为目标,考虑升力、机翼面积以及应力和应变约束条件,对运输机机翼4个外形参数和4个结构参数进行多目标、多约束优化设计。优化后的机翼具有较好的气动/结构综合性能,表明本文方法是可行的。     

Global Response of Martian Plasma Environment to an Interplanetary Structure: From Ena and Plasma Observations at Mars

As a part of the global plasma environment study of Mars and its response to the solar wind, we have analyzed a peculiar case of the subsolar energetic neutral atom (ENA) jet observed on June 7, 2004 by the Neutral Particle Detector (NPD) on board the Mars Express satellite. The “subsolar ENA jet” is generated by the interaction between the solar wind and the Martian exosphere, and is one of the most intense sources of ENA flux observed in the vicinity of Mars. On June 7, 2004 (orbit 485 of Mars Express), the NPD observed a very intense subsolar ENA jet, which then abruptly decreased within ∼10 sec followed by quasi-periodic (∼1 min) flux variations. Simultaneously, the plasma sensors detected a solar wind structure, which was most likely an interplanetary shock surface. The abrupt decrease of the ENA flux and the quasi-periodic flux variations can be understood in the framework of the global response of the Martian plasma obstacle to the interplanetary shock. The generation region of the subsolar ENA jet was pushed towards the planet by the interplanetary shock; and therefore, Mars Express went out of the ENA jet region. Associated global vibrations of the Martian plasma obstacle may have been the cause of the quasi-periodic flux variations of the ENA flux at the spacecraft location.     

基于时滞分割技术的时滞神经网络系统时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广 Lyapunov-Krasovskii泛函,利用时滞分割技术并结合自由权矩阵、Jensen积分不等式,得到一个时滞神经网络系统时滞相依全局渐近稳定新判据。该判据以 LMI的形式给出,便于计算和验证。数值实例表明,文章结果改进了相关文献结论,具有更低的保守性。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证

 为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.     

基于潜在成分和概率神经网络的时变结构系统的损伤识别

介绍了基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法,并应用于一个实验室模型的损伤识别.结果表明,基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法能在正常的时变质量情况下以较高的成功率对位于A或B处的某一损伤程度未知的损伤进行归类,为时变结构系统的定量损伤识别作出了有益的尝试.     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

中性稳定技术在综合火力/飞行控制系统中的应用

火力／飞行综合控制(Integrated fire／flight control，IFFC)系统要求对飞机飞行姿态的控制应具有精确性和快速性，但提高姿态跟踪精度受到自然飞机惯性动力学的限制。本文提出飞机中性稳定技术应用于综合火力／飞行控制系统，给出了中性稳定飞机结构图和动力学模型。利用后缘襟副翼偏转所产生的直接力效果，在一定的控制律制约下，去抵消迎角扰动所产生的气动效果，使飞机不再出现静稳定力矩，达到中性稳定。采用中性稳定技术的综合火力／飞行控制系统有效地加速了飞机在攻击区的姿态跟踪过程，并实现了姿态控制过程中航迹基本不变的机身瞄准模态控制要求，提高了火控精度和命中概率。仿真结果表明，中性稳定综合火力／飞行控制系统具有良好的控制效果和应用前景。