涡扇发动机性能参数指标论证方法

针对舰载战斗机用涡扇发动机在概念设计阶段,其总体性能和部件循环参数指标的选取与确定等难点问题进行了研究.通过分析舰载机的典型作战任务剖面,提出了发动机需要具备的性能要求;结合目前世界战斗机用涡扇发动机的发展趋势,给出了先进涡扇发动机性能与参数指标的范围;基于L-M算法神经网络模型,预测了涡扇发动机主要循环参数指标.经验证,预测的循环参数及提出的性能指标具有一定的有效性,为发动机概念设计时性能参数指标的选取与确定,提供了一种新的论证方法.     

涡轴发动机高精度实时部件级模型研究

提出了基于神经网络的涡轴发动机共同工作方程求解方法。在基于牛顿-拉夫逊迭代法求解共同工作方程的模型上采集离线训练数据,以共同工作方程迭代求解前的残差为输入,迭代收敛后的共同工作方程猜值修正量为输出,训练BP神经网络,对共同工作方程进行求解。采用变缩放因子的萤火虫算法优化神经网络参数,提高了猜值修正量的预测精度。在飞行包线的某一区域内,采集额定发动机在直升机前飞过程的数据进行神经网络离线训练,并将网络参数代入部件级模型对共同工作方程进行求解,在训练数据采集区域附近的爬升状态、远离训练数据采集区域的前飞状态下进行测试,计算模型输出与牛顿-拉夫逊迭代算法模型输出的偏差,与一次通过算法相比,本文提出方法模型输出最大偏差约为一次通过算法的1/34到1/4,模型运行耗时约为一次通过算法的2/5,验证了算法的有效性。     

超低空空投航迹倾角自适应跟踪控制

针对超低空空投下滑阶段考虑执行器输入死区、不确定性大气扰动以及模型存在未知非线性等因素干扰轨迹精确跟踪等问题,提出了一种自适应神经网络动态面跟踪控制方法.建立了含执行器输入死区的超低空空投载机纵向非线性模型,采用神经网络逼近模型中未知非线性函数,引入非线性鲁棒补偿项消除了执行器死区建模误差和外界扰动.应用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有信号均是有界收敛的.仿真验证表明,所提方法既保证了轨迹跟踪的精确性,又具有强鲁棒性.     

基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

雷达电源系统安全运行健康状态评估研究

雷达电源系统的运行状态直接影响整个雷达设备的安全性与性能指标的实现,如何实现雷达电源的 健康状态评估是亟待解决的问题。首先采用雷达电源正常状态下的健康特征数据训练自组织神经网络;然后 计算监测数据与训练后的自组织神经网络中权重向量的距离,将距离值归一化表示为健康度;最后利用试验数 据计算健康度,并实现健康分级。结果表明:该模型计算的健康度随电源老化时间变化整体呈现下降的特点, 该模型可以实现雷达电源健康状态评估。     

基于深度学习的航空发动机不平衡故障部位识别

针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。     

基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法

工业机器人由于高效率、低成本被广泛应用于智能制造业,但较低的绝对定位精度限制了其在高精度制造领域的推广应用。为提升机器人绝对定位精度并解决传统复杂的误差建模问题,提出了一种基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法。首先在笛卡尔空间进行拉丁超立方采样规划,获得目标点姿态对误差的影响规律;然后建立基于遗传粒子群算法优化深度神经网络(GPSO–DNN)的定位误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后为验证该方法的准确性和优越性,与其他误差补偿模型进行对比。试验结果表明,基于GPSO–DNN的定位误差补偿方法的补偿精度最高,定位误差由补偿前的1.529mm减小为0.343mm,精度提高了77.57%。该方法能有效补偿机器人定位误差,大幅提高机器人的定位精度。     

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

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。     

小波包与PNN在抖动控制电路故障诊断中的应用

抖动控制电路是激光陀螺仪的重要组成部分,电路一旦发生故障,激光陀螺仪的输出信息也会随之出现错误。因此,有必要对抖动控制电路的故障诊断技术进行研究。基于不同故障模式下各频段能量的改变,提出了基于小波包频带能量谱和概率神经网络(PNN）的故障诊断方法。采用小波包分解提取各频段的能量信号,将其作为故障特征向量,利用PNN强大的非线性映射能力,以PNN作为分类器,对实验样本进行学习和测试。实验结果证明,所提方法可以较高精度识别出实验中的12种故障模式。