飞机起落架设计专家系统研究

从设计型专家系统组成出发，将设计型专家系统理论应用到起落架设计中，文中详细讨论了起落架设计知识表有式和组织结构，以及起落架设计专家系统ＡＬＧＤＥＳ组织结构，通过研究表明，专家设计系统可以有效地利用起落架设计经验，提高起落架设计质量、缩短设计周期，有力的推进人工智能技术在飞机设计领域中的应用。     

智能CAD／CAM一体化系统研究

提出了一种智能设计制造的一体化方案，建立了面向产品全生命周期的数据结构、知识库和生产环境（设备、刀具、工装、材料等）等支承性数据结构。采用模糊专家系统（ＦＥＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）等人工智能（ＡＩ）新技术，实现了面向对象的ＣＡＤ设计、智能ＣＡＰＰ工艺设计和一体化ＣＡＭ系统。     

某型发动机起动T4超温故障诊断

针对某型发动机在试车起动过程中T4超出规定限制值的故障,从工作机理上进行了研究,并详细分析了其故障原因,形成排除故障树.     

某型飞机电气设备故障诊断专家系统

运用Dephi7.O语言开发的某型飞机电气设备故障诊断专家系统,故障情况收集全面,诊断准确、有效和快速,软件设计可靠性高、扩展性强,专家知识库维护升级简便.     

有时间限制的故障排除方法——极大极小化法

航空技术装备故障已经严重地影响了飞机效能的发挥。缩短排除故障的时间，已成为迫切需要解决的问题。本文探讨了在时间限制条件下如何优化工作次序，尽最大可能诊断并排除故障的方法一极大极小化。     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

粗糙条件熵算法在故障诊断中应用分析

给出了一种基于条件熵的算法,并应用于弹载电子设备故障诊断中。结果表明,诊断结果准确可靠,且弥补了差别矩阵算法和差别函数算法的不足。     

涡扇发动机故障诊断硬件在回路实时仿真平台

硬件在回路仿真是发动机故障诊断算法由理论转向实际工程应用的重要阶段,但目前航空发动机故障诊断算法的研究多数处于软件数字仿真阶段。构建民用涡扇发动机故障诊断算法硬件在回路实时仿真验证平台,开发考虑健康退化的民用涡扇发动机多维调度分段线性化模型,分析并模拟仿真民用涡扇发动机的四类典型常见故障。经过对相关诊断算法进行实验验证,表明该平台及使用的模型和方法都是行之有效的,具有一定的工程使用价值。