应用神经网络信息融合诊断航空发动机故障

研究了基于神经网络信息融合技术,同时结合模糊集合论对发动机气路部件进行故障诊断的方法,并以某型涡轴发动机为对象进行了仿真分析.研究结果表明该方法的故障诊断过程相对简单,对模型的精度要求不高,能够降低虚警、误报、漏报等情况的发生.      

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.      

一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

不同回流位置液体火箭发动机循环预冷回路特性

液体火箭发动机的循环预冷是复杂的传热过程并且受到很多因素的影响,回流口位置则是影响管路预冷效果的重要因素。为了研究不同回流位置对液体火箭发动机预冷效果的影响,文中采用一维均相平衡态流体模型,通过离散化方法分析了不同回流位置时循环预冷过程中泵体温度的变化规律及预冷管路中流体各参数的分布趋势,得出回流上升管出口最佳位置。     

神经网络在广义经典分配问题中的应用

在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。     

基于ANN逆模型的非线性系统内模控制结构方案及仿真研究

基于逆模型的非线性系统控制器设计方法已得到了快速发展,并成为设计控制系统的一种重要方法。但对大量复杂、未知和不确定的非线性对象,建立具有一定通用性的逆模型控制器,在实际非线性系统设计中是非常困难的。文中基于系统内模控制（IMC）原理和神经网络（ANN）的非线性映射、大规模并行处理等特性,设计了非线性系统的ANN正模型辨识器及逆模型控制器,基于IMC原理和ANN理论建立了非线性系统的IMC结构方案。大量仿真研究表明,设计的基于ANN逆模型的IMC结构方案是有效的,ANN逆模型控制器具有良好控制性能,且其结构简单,具有一定通用性。     

基于神经网络的飞行器总体优化设计

针对经验公式存在的精度低、适用范围受限的缺点,采用广义回归网络代替经验公式计算气动特性,并将其嵌入到优化设计流程之中,提出了一种基于神经网络的飞行器总体优化设计方法。神经网络的训练样本输入、输出数据通过试验设计和涡格法计算得到。以高空长航时无人机为例,选取航时与机翼结构重量系数作为目标函数,应用所提出的方法进行总体优化设计。计算结果表明,提出的方法是可行的,能够满足设计要求,同时降低优化过程的复杂程度,减少迭代次数。     

我国载人登月重型运载火箭动力系统探讨

月球研究与利用是21世纪航天发展的重点之一。根据载人登月的需求,探讨了我国重型运载火箭及其动力系统的技术途径,提出研制大推力液氧/烃和液氧/液氢发动机的设想。重点论证了大推力下面级发动机的推进剂组合、动力循环方式及推力量级,认为该发动机推进剂应选择环保、廉价及高性能的液氧/烃组合,动力循环方式应采用先进的补燃循环或低成本的燃气发生器循环,推力应为4000kN左右。