双层四旋翼跨介质航行器水空跨越建模与控制

针对跨介质航行器水空跨越问题,设计了一种双层四旋翼布局的跨介质航行器,并对其水空跨越机理进行了分析。考虑跨越过程中航行器参数的变化和外部扰动,建立了水空跨越过程的动力学模型;针对水空跨越过程中受力复杂以及传统PID方法控制航行器极易跨越失败的问题,设计了基于RBF神经网络实时整定参数的PID控制器,并对航行器快速出水和缓慢反复出入水过程进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的控制器能够实现航行器反复水空跨越,在姿态角控制上较传统PID控制器有更好的鲁棒性。     

基于多层前向神经网络的模拟电路故障诊断

文中提出把一个神经网络应用到电路故障诊断的故障字典法中,以提高故障诊断的适应能力。这样,就使得字典法不仅适用于电路的故障情况,还提高了故障诊断的有效性。模拟结果显示这种方法是有效的。     

基于卷积神经网络的航天复合材料缺陷智能检测

针对传统的缺陷图像识别处理方式存在着准确度与辨识度不足,且处理缺陷种类单一的问题,提出了一种基于Cascade R-CNN和Mask R-CNN的神经网络模型。首先,为了提高缺陷检测的可视化效果和检测准确度,在实例分割卷积网络Mask R-CNN的基础上,结合级联神经网络Cascade R-CNN结构,组合成了新的级联实例分割Cascade Mask R-CNN网络;其次,对组合而成的级联卷积神经网络进行了训练,将训练好的模型对复合材料缺陷图像进行了检测。实验结果表明:检测的平均准确度达到了91.5%,平均置信度达到了97.3%,达到了检测精度的要求。该研究成果可运用于航天复合材料缺陷识别。     

考虑层间应力的厚复合材料结构多级优化设计方法

充分发挥复合材料的利用率,降低结构重量,厚复合材料结构优化设计是非常重要的。然而优化设计空间复杂,层间应力问题突出,离散设计变量等问题使得厚复合材料结构的优化变得十分困难。针对由铺层相同的子层板叠成的厚复合材料层合板结构的复杂优化问题,本文提出一种多级优化设计方法。第一级优化采用基于径向基神经网络代理模型的优化设计方法,设计变量为子层内层数及铺层比例;第二级优化分为两个层次进行,系统层以结构重量最轻为目标,设计变量为子层数,子系统层采用遗传算法优化铺层顺序,以层间应力因子最小为目标。结合算例,通过Matlab编写遗传算法,并应用Isight集成Matlab来实现该优化设计方法。结果表明:本文提出的多级优化设计方法是有效的,能够很好地实现具有周期性铺层方式的厚复合材料层合板结构的优化设计。     

基于人工神经网络的磁航向误差校正方法

介绍了前馈神经网络的特点和基于递推预报误差(RPE)的训练算法,利用前馈神经网络对某航向同步传输系统的磁航向误差进行了校正,并给出了实验结果.     

弹道导弹显式制导的分析与研究

弹道导弹的制导方法是影响弹道导弹命中精度的关键因素。本文对此进行了深入研究。文章首先分析了影响制导精度和速度的原因。在此基础上，提出了一种基于神经网络的显式制导方法，这种方法利用神经网络进行弹道约束函数的解算，利用微分控制算法进行控制量求解，具有较好的应用价值，文中算例验证了算法的有效性。     

基于BP神经网络的导弹保障人员可靠性分析

文章分析了导弹武器系统的保障可靠性,选取了影响保障人员可靠性的 5个因素作为输入,建立了导弹保障可靠性的神经网络模型;运用 BP算法训练数据,得出各影响因素的重要度排序;并针对提高导弹保障人员可靠 性提出了一系列解决措施。     

模拟电路故障诊断新方法

在BP型ANN网络用于模拟电路故障诊断的基础上,提出了利用GA辅助设计的BP型ANN实现模拟电路故障诊断的新方法。实例验证表明,新方法的诊断精度、诊断速度以及建立诊断模型的自动化程度都有了较大的提高。     

具有时变权矩阵的离散Hopfield神经网络的稳定性

研究了以并行工作模式进行演化的具有时变连接权矩阵的离散Hopfield神经网络,得到了判定网络稳定的2个充分条件,改进了已有结果。     

硝酸酯增塑聚醚推进剂中PB类助剂的作用机理

为了解PB类功能助剂的作用机理，进行了接触角测试，XPS，SEM和MDA试验，结果认为：通过降低功能助剂自身极性，使之与HMX的表面性能相匹配，改善了HMX在粘合剂中的润湿性，从而改善药浆工艺性能，同时，保持对HMX有强的亲合力，吸附在HMX表面形成界面层，使推进剂保持良好的力学性能，最后提出了PB类助剂的作用机理。