基于RBF神经网络的自适应PID星钟热控制

星钟的频率稳定性决定了星钟提供时间信息的精度,而频率稳定性取决于星钟物理核心温度的稳定程度.基于RBF神经网络逼近星钟热模型,设计自适应PID控制方法实现星钟物理核心的温度控制.仿真验证了算法的有效性.     

一种预测驾驶员操纵行为的建模方法

在飞机设计中,应用驾驶员数学模型预测飞机飞行品质是避免人机系统出现不良耦合的重要途径之一.驾驶员神经网络模型是利用飞行模拟实验数据建立的驾驶员模型.基于该模型,针对纵向单通道俯仰跟踪任务,详细讨论了具有不同增益、不同短周期振荡频率飞机构型的驾驶员操纵行为变化规律.研究结果表明:对于特性相似的飞机构型,其驾驶员操纵特性也相似.因此,提出了一种利用相似构型的驾驶员操纵行为特性建立驾驶员预测模型的方法.通过对预测模型进行精度评价,可以证明采用本方法能够获得比较满意的驾驶员操纵行为特性预测结果.     

一种动态面神经网络鲁棒飞行控制律设计

提出一种基于RBF(Radial Based Function)神经网络和动态面控制的飞行控制律设计方法。针对飞机气动参数变化引起的非线性和不确定性,通过RBF神经网络在线逼近。动态面飞行控制律消除了反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个鲁棒因子项来补偿外界干扰和神经网络的逼近误差,提高了系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界,并且通过适当选择设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。最后,通过飞机俯仰运动飞行的数值仿真验证了该方法的有效性。     

基于Elman网络的共轴式直升机动力学系统辨识

根据共轴式直升机动力学与运动学基本方程的结构形式建立了一种基于改进的Elman神经网络的辨识模型,同时推导了该网络的训练算法,给出了训练步骤.随后,利用外场试飞中几个典型飞行状态的遥测数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该共轴式直升机用来进行动力学系统分析的神经网络模型.以匀速前飞状态为例进行了纵向操纵响应仿真,比较仿真结果和实际遥测数据可知,该网络模型基本反映了样例机的动态特性.      

基于信息融合技术的火灾报警方法研究

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期报警的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾报警系统中。在分析了信息融合系统的三级结构及火灾报警信息非结构特性的基础上,以感温、感烟和气体的火灾报警模拟量为输入,利用粗糙集和神经网络对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的火灾探测系统,达到了提早报警和降低误报警频次的目的。     

模拟成形性的计算机预测

运用人工神经网络,对板料基本成形性（单向拉伸、平面应变等基本试验的参数）与模拟成形性（拉深、杯突、扩孔、福井等模拟试验指标）二者的相关性进行了研究．在大量试验数据和反向传播算法的基础上,建立了描述相关性的ＢＰ网络模型．通过该模型,对已知基本成形性参数的板料的模拟成形性指标进行了计算机预测,预测结果与试验结果比较接近．本文的研究方法和结果表明,人工神经网络是研究板料的模拟成形性的一条有效途径     

基于模糊系统的径向高斯网络的自适应状态观测器

利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性时变系统的状态进行了估计。给出了一种递阶自组织在线学习算法,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态。     

基于神经网络建立液态挤压成形管、棒材工艺参数知识库

 采用人工神经网络方法,将８１组实验数据用于神经网络的建模及检测,建立了液态挤压成形管、棒材工艺参数知识库,可以对该工艺的关键参数进行较为准确的预测,从而为推动该金属成形新工艺的实际应用奠定了基础。     

基于CPN的飞机驾驶操纵过程建模及工效分析

驾驶舱人机界面的设计直接关系到飞行员在飞行任务中的操纵表现和飞行安全.分析了飞机驾驶操纵过程中的人机交互特性,基于着色Petri网构建了飞机操纵过程模型并给出了模型的公理化定义.提出了任务可达性,飞行员认知负荷和基于熵值的操纵程序复杂性评估方法,能够实现在驾驶舱设计初期对飞行员认知负荷与操纵过程的分析.结合某型飞机的起飞中断过程给出了操纵过程建模与工效分析实例,表明模型与方法的有效性.     

基于局部应力法的 Bayes -神经网络舵板寿命预测

舵板是某水下航行体的关重件,为预测其使用寿命,文章建立了舵板航行体的计算域模型,通过仿真并运用局部应力应变法,计算出舵板在特定环境应力下的寿命;利用贝叶斯估计的先验知识以及神经网络,联合预测出舵板在不同的环境应力下的使用寿命。