超宽带/宽波束SAR的后向投影(BP)算法

超宽带/宽波束(UWB/WB)SAR的相参积累角很大,会引起严重的距离徙动现象,使传统窄带/窄波束成像算法(RD算法等)不再适用。后向投影(BP)算法避免了菲涅耳近似,通过计算双程时延将信号进行相干累加,从而获得方位向高分辨率。文中对SAR成像以及BP算法的原理进行推导,然后通过计算机仿真验证理论分析的正确性和算法的有效性,最后详细讨论图像的像素间隔对成像的影响。     

一种改进的BP网络系统辨识算法的研究

本文提出了一种降低网络灵敏度的BP网络改进算法,即在网络的误差反向传播信号线上增加一个协调器, 该协调器控制各层权值的修正,大大提高了网络的学习速率。通过对具体网络的仿真,证明了该算法的可行性。     

载人航天器高空应急救生控制变量与落点的快速预报算法

针对载人航天器高空应急救生的实时性要求,讨论了控制变量和与落点的快速预报算法。首先描述了逃逸飞行器的返回轨道特征,在此基础上推导了制动速度的解析解;然后利用大量的仿真数据建立了其它控制变量和返回特征参数的BP神经网络预测模型,计算结果显示起旋时刻、消旋时刻和航程的最大预报误差分别为10秒、2秒和30千米;最后对航程的预报算法进行了改进,预报精度提高了43.3%。分析表明,快速预报算法是一种高效可行的工程解决方案。     

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.     

案例推理技术在气象探测设备故障诊断中的应用

气象设备的不断增加给机务员对设备的日常维护及故障处理带来了极大的压力,由于工作性质及个人精力的原因,机务员无法参与到所有故障维修中,因此有必要建立本地设备故障案例库,并将其合理地运用在气象设备故障诊断当中.案例推理技术适用于没有精确模型,但拥有丰富经验的领域.本文根据案例推理技术的工作流程,讨论了东北空管局气象中心设备...     

基于稀疏自动编码器的发动机机载模型建模方法研究

为解决分段线性化机载模型精度不足的问题,提出并设计了基于稀疏自动编码器的大包线、具有10输入11输出的发动机机载自适应模型,该模型由稳态、动态两部分组合而成。首先基于一种新的相似准则进行建模所需样本数据的压缩,在保留主要信息的同时,大大降低了数据量及采样时间。用BP算法对简化后的样本数据进行了机载模型稳态部分的建模。针对机载模型动态部分所需样本数据量巨大、BP算法难以训练的问题,建立了基于稀疏自动编码器的动态机载模型。引入准稳态判断逻辑,在动态过程使用稀疏自动编码器的动态机载模型,在稳态过程使用基于BP算法的稳态机载模型。仿真结果表明,所建立的发动机机载模型具有优良的动稳态精度,且实时性好、存储量小,其中动态精度小于1%,稳态精度小于0.6%,一次模型计算时间不大于1ms,模型存储量不大于100kB。     

基于智能双重响应面法的涡轮叶盘可靠性灵敏度分析

为了合理进行整体叶盘多失效模式可靠性分析和准确描述各影响参数的重要程度,将智能算法与双重响应面方法相结合提出可靠性灵敏度分析的智能双重响应面方法 (Intelligent Dual Response Surface Method,IDRSM)。首先,建立IDRSM的数学模型,给出基于IDRSM的可靠性灵敏度分析的流程。然后,考虑流场和温度场作用,基于IDRSM对整体叶盘径向变形和应力两种失效模式进行可靠性分析和灵敏度分析。可靠性分析显示:当许用径向变形、许用应力的均值和标准差分别取3.8mm和76μm,690MPa和14MPa时,叶盘综合可靠度为0.9926。灵敏度分析显示:整体叶盘综合失效概率的主要影响因素为流速和转速,占叶盘总失效的92%。通过蒙特卡洛法、响应面法、极值响应面法、智能响应面法等四种方法比较显示:IDRSM能在保证计算精度的前提下提高计算效率。实例分析表明该方法在多失效模式综合可靠性灵敏度分析中的可行性和有效性,也为结构多失效模式可靠性优化开辟了有效途径。     

基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究

为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。     

航空发动机滑油压力和温度最大影响参数的一种确定方法

以初步确定的试飞中滑油压力和滑油温度影响参数集合为基准输入参数,基于大量试飞数据,采用人工神经网络方法,获得滑油压力模型和滑油温度模型的基准结果。随后,采用不同的基准输入参数子集进行人工神经网络计算,以模型计算结果与试飞结果的最大偏差、偏差分布范围作为判据,与基准结果对比,确定滑油压力和滑油温度的最大影响参数。最后,建立发动机全包线试飞、全工作状态的滑油压力和滑油温度最大影响参数确定方法。该方法对滑油系统的试飞内容规划、状态预判和安全监控等具有重要的指导作用。     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。