刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究

研究了利用声发射、振动和电机功率信号经BP算法信息融合估计刀具磨损量的方法,采用简单有效的灰色模型关联分析法选择特征参数,研究了网络参数对性能的影响以及网络性能的稳定性。     

大攻角飞行时机翼摇摆问题的神经网络控制方案

提出了一种基于神经网络的自适应控制方案,这种方案能够在对被控对象几乎没有先验知识的情况下对其实施有效的控制,对一个具有不稳定机翼摇摆问题的薄三角翼飞机模型的仿真证实了本方法的有效性。     

基于神经网络的电动加载系统

 针对电动加载系统中多余力矩的干扰 ,提出了基于RBF(径向基函数 )神经网络的新型复合控制策略 ,与传统的BP神经网络相比 ,没有局部最小问题。由于系统非线性和时变性 ,特别在多余力干扰下传统控制方法如PID很难得到满意的控制效果。提出的复合控制方法主要由神经网络PID和前馈补偿器组成 ,通过仿真与试验 ,控制器有效的减少了多余力矩对系统的影响 ,改善了加载系统的动态性能。     

一种基于神经网络补偿动态逆误差的方法

讨论了一种基于神经网络自适应补偿动态逆误差的方法，并应用于超机动飞机控制器设计中，飞机的基本控制采用非线性动态逆方法进行设计，对于模型不准确导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿，仿真结果表明，采用神经网络补偿误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，而且可以简化动态逆控制律的设计，改善整个控制系统的性能。     

导弹块对角控制器的组合设计法

利用小脑关节模型控制器 ( CMAC)神经网络辨识了导弹控制系统的几个重要空气动力参数,证明了估计误差、权误差有界,然后用解析逆解设计方法、模糊神经网络变结构控制方法设计了块对角控制器。仿真结果显示了该算法的有效性。     

模糊神经网络的侧滑角校正

叙述了一种利用模糊神经网络模型来校正侧滑角的方法。侧滑角的校正基于以下七个输入变量：动静压之比、动压、迎角、滚转速率、偏航速率、飞机重心处侧向过载、基准侧滑角。在模糊神经网络模型的结构辨识中，采用了前向搜寻算法。样本数据的一部分用于训练模糊神经网络，另一部分用于测试和评价所得模型的性能；参数辨识中，采用了反向传播学习算法（即BP算法）。某型飞机的六自由度仿真软件仿真验证表明，用这种方法校正后的侧滑角具有较高的精确度。     

神经网络的故障诊断技术

指出了传统基于模型的故障诊断方法的问题,综述了近几年发展起来的神经网络故障诊断技术,并对其各种方法进行了详细的论述,最后对进一步的研究作了展望。     

利用神经网络进行飞机参数估计的两种新方法

本文提出了利用前向传输神经网络依据飞行数据估计飞机稳定性和操纵导数（参数）的两种新方法。这两种方法都是利用运动变量和控制输入量作为输入文件，而以空气动力系数作为用于调试神经网络的输出文件。为了进行参数估计，允许向被调试的神经网络提供经过适当修改的文件，从而获得对应的空气动力系数预测输出文件，对这一组输入－输出文件进行适当的编译和处理后就可得到飞机参数的估计值，这些方法首先是利用模拟飞行数据进行验证的，然后才应用于实际的飞行数据。实际飞行数据是通过对已发表的报告中的模拟量数据进行数字化后得到的。文中还给出了参数估计的结果，其目的在于说明参数估计精度受网络拓扑结构，迭代次数主模拟飞行数据中测量噪声强度的影响。所介绍方法的重要特点之一是，它们并不需要像熟知的参数估值法（如最大似然法）那样去推测出一组合理的参数初始值。     

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。     

扩压器叶片形线逆命题设计的一种新方法

应用遗传算法结合神经网络技术通过对候选叶片表面速度分布与目标速度分布之间误差的极小化,求解给定表面速度分布下的扩压器叶片形线。叶片形线利用Bezier曲线参数化表示,候选叶片形线的流场分析由BP神经网完成。