大气层内动能拦截弹脉冲矢量发动机点火控制算法研究

基于脉冲矢量发动机的工作特点，提出了在飞行末端分段设计跟踪过程控制力的方法，其中过渡段利用最优控制以使所消耗的发动机数量最小，并引入神经网络以保证工作的实时性。在飞行初段，提出用直接力来对弹道进行调姿以减小中制导段需用过载的方案，并利用最优控制的方法设计了直接力作用方案。点火控制算法基于极坐标的形式，该法可充分利用脉冲矢量发动机，且可灵活控制直接力的指向。仿真表明，所提方法可以最小的代价跟踪上外界输入，具有较高的工程应用价值。     

漂浮基空间机器人及其柔性影响下逆模神经网络控制

针对漂浮基空间机器人及其柔性影响下动力学模型,提出一种神经网络控制方法,把神经网络和传统反馈PI控制相结合构成一种混合性机器人逆模学习控制方案,并分析此控制方法工作原理。最后给出带两机械臂漂浮基空间机器人的仿真结果。结果表明所应用逆模控制方法具有较快收敛性和较高跟踪控制精度,是一种有效的控制方法。     

基于HHGA-RBF神经网络的复合材料结构脱层损伤监测研究

针对应用于结构健康监测中的径向基函数神经网络(RBFNN)算法和训练中存在的一些问题,提出一种将递阶遗传算法和最小二乘法相结合,用于优化径向基神经网络的结构和参数的新算法,遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率有效地加快了遗传收敛速度和避免早熟现象的出现。搭建了复合材料结构健康监测实验系统,并将实验模态分析结果归一化后送入训练好的ＲＢＦ神经网络进行预测,实现了对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度的辨识仿真。结果表明基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络(HHGAkRBF)收敛速度快,鲁棒性好,精度高。     

压电叠堆主动减振的神经网络PID实时控制

为实现对带有模型尾支杆支撑系统在吹风过程中振动特性的实时控制,以压电陶瓷叠堆为减振元件设计了尾支杆一体化结构;提出了神经网络PID(Proportion-integration-differentiation)实时控制方法,建立了该尾支杆一体化结构的运动方程,推导出神经网络进行系统识别的状态方程,以此为基础进行控制器的设计并基于Labview软件编写控制程序;最后在风洞中,对该控制方法的控制效果进行了试验验证。试验表明利用该控制系统可进行实时控制;对不同风速下激励的振动,控制后的均方根幅值(Root mean square,RMS)减小55%以上,且该控制方法具有良好的鲁棒性、可靠性和容错性。     

基于声发射砂轮磨损监测系统的研究

磨削加工过程中砂轮出现磨损需要反复的修整,砂轮磨损状态的监测可以有效判别砂轮工作状态,减少砂轮修整次数。本文建立了一种基于声发射信号的砂轮磨损监测模型,提出了基于一种小波分解系数均方值统计分析的砂轮磨损状态特征提取方法。同时,采用BP神经网络对砂轮磨损状态进行识别,其输入为3种提取特征,输出为3种不同的砂轮磨损状态。通过磨削试验对监测系统进行评价。结果表明,所提出小波分解系数均方值统计分析的特征提取方法和砂轮磨损监测系统均具有良好的效果。     

应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

一种模糊Modular神经网络模型及其应用

将神经网络模糊系统与模糊C均值聚法相结合，对模糊Modular神经网络进行研究，提出了该模糊神经网络模型的多输出结构及其学习算法，据此开发了模糊神经网络诊断系统，并将其用于某电源分系统的诊断分析，运行的结果表明，该网络模型优于一般神经网络。     

基于神经网络模型预测的水声对抗子母弹跌落冲击仿真

为了评估水声对抗子母弹在不同跌落冲击条件下的可靠性,应用LS-DYNA对母弹在不同跌落参数下的冲击响应进行了数值仿真研究。在有限元计算结果作为样本的条件下,运用BP神经网络模型建立了母弹跌落冲击影响参数与子弹应力峰值的非线性映射关系。结果表明:弹体各子结构在跌落高度、角度及跌落面条件下具有不同的冲击响应规律;母弹体头螺、壳体结构冲击变形较大,内部子弹冲击应力值变化幅度较小;网络模型较准确预测子弹的应力峰值,可极大地降低仿真次数,提高跌落测试效率。     

基于神经网络的风洞尾支杆减振系统

风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构。为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法。对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数。然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比。试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70%以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性。     

神经网络在旋翼／机身气动干扰模型中的应用

由于直升机自身的特点,旋翼／机身气动干扰呈现非线性,且受多种因素的影响,用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼／机身气动干扰试验数据构造的学习样本,对网络参数进行学习,可以得到旋翼／机身气动干扰神经网络模型,进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼／机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼／机身气动干扰神经网络模型的建立进行论述外,还简要介绍了旋翼／机身气动干扰试验。