基于DSP的飞机全电刹车模糊神经网络控制系统

介绍了一种基于DSP的飞机全电刹车模糊神经网络控制系统 ,此系统以电作动器取代液压机构。由于不使用液压机构使得系统更加安全 ,同时刹车效率也有所提高。仿真及试验结果显示该系统具有良好的性能 ,达到了设计要求。     

基于遗传算法的空空导弹消耗规律神经网络预测方法

针对弹药预测问题,介绍了基于遗传算法的BP神经网络的相关原理及理论,研究了基于遗传算法的空空导弹消耗量BP神经网络预测方法,弥补了传统的BP神经网络法在弹药预测方面存在许多缺点,采用遗传算法求得影响弹药消耗各因素的权值及阈值,具有较高的准确性;同时,优化过程是对神经网络算法的权值及阈值进行优化,由适应度函数计算出染色体的适应度值,再经过选择、交叉及复制等操作,得到适应度最高的个体。对历次空战空空导弹消耗量数据进行归一化处理,将处理结果带入传统BP测,得到预测结果并对比分析,预测结果显示了遗传算法优化的有效性,避免了传统BP算法局部性强的缺点,预测结果较优化前较大提升,验证了改进算法的有效性和先进性。     

基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法

针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。     

导航星座整网自主定轨的动力学短弧段伪逆平差法

针对传统静态自由网平差进行自主定轨存在的秩亏问题,提出一种卫星动力学短弧段定轨和自由网伪逆平差理论相结合的自主定轨算法。该算法以导航星座星间链路(ISL)双向测距为基础,利用伪逆平差法,解决整网位置解算起算数据不足带来的秩亏问题;同时,利用轨道动力学建立不同历元之间状态转移关系,解决单历元平差无法对速度分量进行有效估计的问题。仿真结果表明,自主运行90天,平均用户测距精度（URE）小于1 m（2σ）,优于导航星座自主运行指标要求,验证了本文算法的有效性。     

Aircraft engine fault detection based on grouped convolutional denoising autoencoders

Many existing aircraft engine fault detection methods are highly dependent on performance deviation data that are provided by the original equipment manufacturer. To improve the independent engine fault detection ability, Aircraft Communications Addressing and Reporting System (ACARS) data can be used. However, owing to the characteristics of high dimension, complex correlations between parameters, and large noise content, it is difficult for existing methods to detect faults effectively by using ACARS data. To solve this problem, a novel engine fault detection method based on original ACARS data is proposed. First, inspired by computer vision methods, all variables were divided into separated groups according to their correlations. Then, an improved convolutional denoising autoencoder was used to extract the features of each group. Finally, all of the extracted features were fused to form feature vectors. Thereby, fault samples could be identified based on these feature vectors. Experiments were conducted to validate the effectiveness and efficiency of our method and other competing methods by considering real ACARS data as the data source. The results reveal the good performance of our method with regard to comprehensive fault detection and robustness. Additionally, the computational and time costs of our method are shown to be relatively low.     

复合材料带缠绕成型过程建模及工艺参数优化

复合材料带缠绕成型过程中,成型工艺参数的选取决定了缠绕制品的性能。采用正交实验法研究各工艺参数对缠绕制品层间剪切强度的影响规律和敏感度,并将正交试验数据与神经网络理论相结合,对带缠绕成型过程进行建模,得到缠绕成型工艺参数与层间剪切强度之间的非线性映射关系,并通过实验验证了模型的可靠性。在此基础上,利用粒子群优化方法在可行工艺参数域内对缠绕成型工艺参数进行优化。仿真与实验结果表明,基于神经网络模型的工艺参数粒子群优化算法能够快速、准确的得到带缠绕成型的全局最优工艺参数组合。使得缠绕制品层间剪切强度达到最优的工艺参数组合为:加热温度115℃,缠绕张力357 N,压辊压力1006 N和缠绕速度0.28 m/s,在最优工艺参数作用下,缠绕制品的层间剪切强度达到102.2 MPa。     

基于BP神经网络的飞行训练品质评估

为了弥补现有飞行训练品质评估系统存在的不足,本文提出利用飞行员生理信号和飞行操作参数来构建评估指标体系。建立了基于BP神经网络的飞行员飞行训练品质评估模型,通过已完成训练的网络的权值分布计算出各输入指标对最后评分结果的影响,并通过算例分析检验了该模型的可靠性。检验结果表明:经BP神经网络模型训练得到的结果和样本的专家评分基本吻合,选取的评价指标有效,该评估模型能够有效地将飞行员生理信号与飞行训练参数相结合,对飞行员的飞行训练品质进行评价。     

用BP神经网络预报太阳活动第23周的黑子数

本文设计、训练和利用BP神经网络,对1750年以来的各太阳活动周上升段和下降段太阳黑子数的变化数据进行了分类和模式识别,得到各太阳活动周上升周期及其上升期间太阳黑子数平滑月均值相当好的模拟结果;在此基础上获得较好的太阳活动第22周上升周期及太阳黑子数的最大平滑月均值预报结果;还作出太阳活动第23周的上升周期及太阳黑子数的最大平滑月均值的预报结果.      

硝胺固体推进剂燃烧性能计算的神经网络方法

传统的燃烧模型致力于对固体推进剂燃烧的物理化学过程的数学描述，其发展往往受到对推进剂燃烧机理认识程度的限制，本文利用误差反转（ＢＰ）神经网络建模的方法建立了硝胺固体推进剂燃烧性能及其影响因素（硝胺含量、压强、硝胺重均粒径）的定量关系，而不考虑燃烧的具体过程，根据此定量关系对硝胺固体推进剂燃烧性能的计算表明，计算结果和实验值吻合得较好，这为推进剂配方的计算机辅助设计提供了一种新方法。     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。