机载雷达探测距离的试飞方法研究

针对现代机载雷达的试飞特点，提出用单次扫描探测概率和累积探测概率的统计方法来考核机载的探测距离。试飞验证表明，它不仅能对机载雷达的探测距离作出客观准确的评价，且试飞效率高。该方法对今后机载试飞具有较高的参考使用价值。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究

介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法，采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值，并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别，最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试，证明了该方法的有效性和实用性．     

应用ART1神经网络仿真车间分组

阐述了ART1神经网络在制造单元设计过程中形成零件族的基本方法,并在基于MATLAB的软件平台上,利用其神经网络工具箱对生产过程中的实际情况进行了仿真和应用。     

基于多层前向神经网络的块控制器设计

针对一类非匹配不确定性的线性系统,基于块控原理,提出了一种结合块控制、神经网络控制和backstopping控制技术的设计方法.其特点是无须已知不确定性的界,利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性,利用多层前向神经网络来估计系统中的不确定性,再利用鲁棒控制方法来改善系统的性能.利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的渐近稳定性.最后,给出的仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性.     

面向飞机的装配方案索引技术

现代飞机设计多为改型设计,其装配方案具有一定的相似性。因此,在装配工艺规划工作中采用基于实例的推理技术,是有效利用以往设计经验和知识,实现产品快速研制的一种有效途径。本文在飞机产品结构特点和单元分解方法分析的基础上,提出一种对飞机零件进行分类的BP神经网络索引方法,用以支持飞机装配方案的获取。     

赘余桁架结构可靠性的计算方法

 本文在现有的一些国际流行的有关计算赘余桁架结构可靠性方法的基础上加以改进,提出了计算赘余桁架结构可靠性的强度削减一人造外载法。它将结构的失效看作是一个前后相关的失效过程,而不是象以往的算法那样,将结构的失效看作是一些孤立的状态,因而更真实地反映了赘余结构失效的方式和实质,更准确地计算出了结构真实失效概率的上下界。算例结果表明,本文算法是切实可行的。     

基于线性神经网络的滑油金属含量预测

利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络，并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明，可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。