基于神经网络的广义经典分配航迹关联算法

在序贯航迹关联算法的基础上提出了一种广义经典分配航迹关联算法。此算法实际上是求约束条件下的函数最小值问题,属于组合优化问题,其计算复杂度随着目标数的增加而发生爆炸现象。根据Hop field神经网络模型解决此类问题的能力对此广义经典问题进行了求解。仿真实验结果表明,广义经典分配算法能够有效地解决航迹关联问题,而且用神经网络求解此问题降低了计算复杂性,并具有很高的关联正确率。     

带有广义不确定性的导弹非线性控制系统设计

 在导弹系统存在广义不确定性情况下,提出了一种基于反演设计技术和RBF神经网络的导弹非线性自适应控制系统设计方法。设计过程中将不确定性对系统的影响合成为一项,然后应用RBF神经网络消除了其对系统的影响,有效地解决了控制系数矩阵未知时控制器设计问题,同时放松了现有文献中对控制系数矩阵不确定性的要求。应用Lypunov稳定性定理推导出神经网络权重矩阵的自适应调节律,并证明了闭环系统的所有信号均有界且指数收敛至系统原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果验证了该算法的有效性。     

PI型广义预测自校正控制器的简化算法

基于具有PI结构的广义预测自校正控制器,推导了其不需在线求解丢番图方程的算法,从而使计算量大大减小,便于该控制器的在线实现。仿真结果已表明了该算法的快速性。     

具有方向约束的多智能体系统的反一致性研究

研究了具有方向约束的多智能体系统的反一致性问题.首先假设系统中智能体在一维空间服从单向运动.针对一阶积分器模型,给出了一类反一致性协议的设计方法,系统中所有智能体仅仅通过观测其邻近智能体位置状态,自主分布式的决策和协调控制输入,实现了系统中智能体最终静止并在空间中分散,智能体最终状态满足反一致性要求.针对二阶积分器模型,设计了一类包含自身速度测量的反一致性协议,在设计的控制输入下,实现了二阶多智能体系统避碰并最终达到反一致性状态.最后,将系统从一维空间推广到N维空间.假设多智能体系统在N维空间的第k个坐标轴方向受方向约束,针对一阶积分器模型和二阶积分器模型,给出了一类反一致性协议设计方法.在设计的控制输入下,实现了系统在N维空间最终达到反一致状态.最后,采用Python语言,利用数值仿真例子校验了理论结果的正确性.     

民用航空发动机持续适航维修特性评估

持续适航维修是保证民用航空发动机安全运行的重要环节。为了给评估维修品质提供参考依据,应用因素分析法,基于卡方检验方法和广义Logistic模型,提出了1种民用航空发动机持续适航维修特性评估方法。选取具有研究意义的国内主要航空公司近20年来民用航空发动机风扇叶片硬物冲击损伤持续适航维修记录数据,参考发动机维修手册中硬物冲击损伤的分类与维修方法对风扇叶片硬物冲击损伤持续适航维修特性进行分析。结果表明:维修特性涵盖的发动机类型、损伤类型与损伤处理方式等关键因素之间存在较为明显的相关性,特定的损伤类型更倾向于采用确定的损伤处理方式以满足持续适航要求。研究结果与航空公司持续适航维修方案一致,该评估方法能够为民用航空发动机持续适航维修方案的制定提供一定的工程技术参考。     

基于GRNN的三元乙丙橡胶薄膜 粘接界面力学性能参数反演

基于广义回归神经网络(GRNN),提出了一种获取粘接界面的内聚强度和断裂韧性的数值方法。在ABAQUS中建立了双悬臂夹层梁(DCSB)的三维有限元模型(FEM),引入双线性内聚力模型描述界面单元的本构关系,采用不同的内聚参数计算加载点的载荷-位移关系。将有限元计算结果整理后作为广义回归神经网络的训练样本,将实验结果作为输入,预测了粘接界面的力学性能参数。结果表明,采用GRNN和Hooke-Jeeves算法获取粘接界面的力学性能参数分别需要进行25轮次和62轮次有限元分析,与GRNN和修正梁模型对应的加载点载荷-位移曲线和实验曲线之间的最大相对误差分别为1.12%和6.67%,基于GRNN的反演方法能够快速、准确地获取粘三元乙丙橡胶薄膜接界面的力学性能参数。     

计算机辅助飞机工艺装备协调系统设计

 将传统的飞机工艺装备协调系统设计简化分解为４个部分：确定总体协调方案、选择工艺装备、设计协调关系、绘制协调图表。并阐述了用计算机实现每一部分的方法。     

我国钛旋压技术研究进展

叙述了我国钛合金旋压技术的发展历程、钛合金旋压技术的特征、存在的问题及解决方法.铸造管坯-强力旋压成形是加工大口径、薄壁无缝钛筒体的一种低成本、高效、短流程的技术方案;应充分发挥旋压学术委员会的指导、组织和协调作用,并研制专用的热旋压设备,推动我国钛合金旋压技术的发展.     

基于广义回归神经网络的飞参数据预处理

由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中,经常会有不少间断点和奇异值.为了利用数据对发动机性能趋势进行预测,必须对数据进行预处理.分析了航空发动机作为一个系统,其各主要输入和输出参数之间存在的函数关系.研究了利用广义回归神经网络和参数之间的关系对数据进行预处理,结果得到了较为正常的数据,证明该方法是有效的.