基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

RBCC组合循环推进系统研究现状和进展

对火箭基组合循环(RBCC)推进系统的国内外研究现状和进展进行了详细综述.着重通过美国对RBCC推进系统的研究历程和最近的进展动态进行了总结,阐述了不同时期研究计划的重点和所取得的研究成果.介绍了欧洲航天局、法国、日本和韩国等国家的研究现状和进展,并详细论述了国内在RBCC推进系统方面的研究现状和最新进展,最后进行了总结,分析了RBCC研究过程中的难点和国外在该方面的一些经验教训,提出了需要重视和亟待解决的若干问题以及RBCC研制过程存在的关键技术,对国内在RBCC组合循环推进系统方面研究思路提出了建议.     

基于概率神经网络的相似度排序方法

为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明：基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,方法是可行的。     

圆弧形榫连结构低循环疲劳试验与寿命分析

针对大涵道比涡扇发动机采用的圆弧形燕尾榫连结构,设计了缩尺的双榫头疲劳试验件及其试验夹具。开展了不同载荷水平下的低循环疲劳试验,并对比了表面强化对试验件疲劳特性的影响,给出了可初步用于设计的疲劳寿命S-N曲线。研究表明:圆弧形燕尾榫头试件的疲劳失效形式为微动磨损导致的疲劳断裂;相同疲劳载荷水平下,表面强化试验件的疲劳寿命比未强化试验件的高40%~65%;不同载荷水平下的试验结果基本符合Miner累积损伤准则。     

过程方法在我院管理评审中的应用

介绍了如何运用ISO 9001:2000的"过程方法"质量管理原则,将PDCA循环贯穿于质量管理体系管理评审过程当中.     

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

欧盟大涵道比涡扇发动机技术研究计划

1引言随着航空发动机技术的飞速发展、市场竞争的日益激烈和环保要求的不断严格,大涵道比涡扇发动机向着费用更低、性能更高和环保更好的方向发展。为此,21世纪,欧盟国家更加重视大涵道比涡扇发动机的技术研究工作,联合实施了高效和环境友好的航空发动机(EEFAE)、大幅度降低飞机噪声对居民区的影响(SILENCE)、电力优化飞机(POA)、环境友好的航空发动机(VITAL)、新型航空发动机方案(NEWAC)等预研计划(如图1所示),开发和验证了更先进常规循环涡扇发动机技术,探索研究了先进循环涡扇发动机技术,以为未来大涵道比涡扇发动机的研制打下…     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.