基于神经网络的飞机襟翼机构磨损失效判据确定方法

飞机襟翼使用过程中存在失效判据不易确定的问题,目前襟翼机构滑轨滑轮磨损间隙许用量主要是通过试验及使用统计数据分析确定。针对新研机构缺乏试验及使用数据的问题,通过对影响磨损间隙最大许用量的因素分析,提出应用神经网络学习确定襟翼滑轨滑轮间隙最大许用量的预测方法。算例验证表明,运用神经网络方法预测得到的滑轨滑轮架的间隙最大许...     

微小型飞行器的神经网络动态逆控制方法

微小型飞行器(MAV)精确的数学模型很难得到,限制了单纯动态逆控制方法的使用,比例-积分-微分(PID)等传统的控制方法已不能满足要求。针对这一问题,研究了应用动态逆控制方法的新途径──神经网络动态逆。选取串接积分器的多层前向神经网络训练飞行控制系统的动态逆模型,并自适应补偿逆误差。用MATLAB的NNCTRL20工具箱并结合NNSYSID20工具箱建立了仿真系统。升降舵和方向舵联合控制转弯。用PID控制器、近似神经网络动态逆模块、在线神经网络补偿器构建了飞行控制系统。仿真结果表明,神经网络动态逆有较强的鲁棒性、稳定性和指令跟随能力,比PID更适合于微小型飞行器的姿态控制。     

结构可靠度逐步逼近径向基神经网络响应面法

提出了逐步逼近径向基神经网络响应面法计算结构可靠度,这种数值方法较好地解决了结构功能函数非线性及结构随机变量非正态分布时采用结构可靠度指标度量结构可靠度存在误差的问题.经过多个数值试验表明,该算法迭代收敛迅速、计算准确性较高、应用过程简单.利用这种方法对含有多个随机变量的结构进行可靠性分析和设计,特别是当结构功能函数具有较强的非线性或结构随机变量分布具有较大的偏斜度时,具有一定的应用价值.      

基于EMD及PNN的航天器振动环境分析

针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点,提出了基于经验模式分解EMD (Empirical Mode Decomposition)的多分量过程神经网络PNN(Process Neural Network)自回归模型.通过EMD对原始时间序列进行分解, 使之成为一组不同尺度的局部正交本征模函数IMF(Intrinsic Mode Functions),利用PNN对每个IMF分别进行时变参数分析并以此确定其时变自功率谱密度,对所有分量的时变自功率谱密度通过叠加进行重构, 以此得到原始信号的时变自功率谱密度.仿真结果和实例分析表明:和传统的时频分析法相比,该方法直接使用信号数据,避免了相关估计计算,减小了计算工作量;无交叉干扰项,提高了信号的时频分布特性,具有较高的时频分辨率;对各工况下航天器的振动信号能有效的进行分析,具有较强的信号特征提取能力.      

积冰几何特性对翼型性能影响的神经网络预测

积冰几何形状对翼型气动系数的影响是复杂的.采用BP(Back Propagation)神经网络的LM(Levenberg-Marguardt)学习算法,建立明冰的典型几何特性(冰角前缘半径、冰角高度和冰角位置)对翼型气动系数影响的神经网络,得到该3种几何参数对气动系数影响的规律;建立了典型冰形参数对最大升力系数影响的神经网络,该网络能很好的预测冰形参数对应的最大升力系数值;此外,建立了冰型位置对舵面铰链力矩系数影响的神经网络.仿真结果表明,BP神经网络仿真结果与实验值具有高度一致性,并能预测非实验值条件下的气动系数;翼型表面积冰位置变化对气动系数影响最大;铰链力矩系数在失速迎角达到之前就发生突变,可以更安全地用来预测失速的发生.      

基于BP神经网络的纳卫星轨道温度预测

为了实现纳卫星在轨温度的预测,在对纳卫星热系统动态特性模型分析的基础上,建立BP神经网络预测模型实现纳卫星在轨温度的预测.通过分析纳卫星热系统动态特性模型,得到用于BP神经网络预测模型的输入、输出变量以及训练神经网络所需的数据样本.BP神经网络预测模型分别以纳卫星外壳、辐射器、舱内仪器的热流及温度值为神经网络输入、输出,预测纳卫星10s后的轨道温度.经验证,神经网络预测模型预测结果与纳卫星实际轨道温度吻合较好,表明神经网络预测模型是快捷有效的.      

最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法

针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时,该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化,以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明,这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且,该算法还适合于多样化的性能指标,便于求解和实现,实用性强。     

基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统研究

针对某型飞机发动机火警探测系统存在误报率较高的问题,设计了基于BP神经网络算法的飞机发动机火警信号系统,采用了速率检测算法结合绝对温度的局部决策机制,构建了3层数据融合结构,进行了仿真验证.证明此种方法对解决发动机报警灵敏度和误报率之间的矛盾,具有较高的价值.     

基于模糊神经网络的软件可靠性早期预计方法

在基于模糊神经网络的基础上,提出了一种新的软件可靠性早期预计方法.通过分析软件缺陷产生的原因,给出了导致软件缺陷产生的因素.同时,深入讨论了软件可靠性早期预计的建模方法.在此基础上,利用模糊神经网络建立了软件可靠性早期预计的模型,并且给出了具体的步骤.      

空中交通服务电报智能处理系统

空中交通服务电报采用固定的信息编组方式组织报文.由于传输差错及人为因素引起了报文的非标准化,计算机自动处理困难.本文提出了基于模式识别、神经网络技术的报文处理算法,并进行了仿真实验,结果表明该算法具有较高的报文正确识别率,以及维护简单、扩充方便灵活的优点.