民用飞机进近着陆阶段灾难事故类型预测

为减少民用飞机进近着陆阶段发生灾难事故,给出了1985年至2013年灾难性事故样本,获得了3种主要事故类型和14种关键致因。提出了一种灾难事故类型的预测方法,建立了事故类型预测流程,样本事故致因作为输入层,样本事故类型作为输出层,基于BP神经网络和Elman神经网络进行多次训练和仿真。结果表明,预测的事故类型与实际情况基本吻合。针对事故致因有效判断民用飞机在进近着陆阶段潜在事故,给出纠正措施,保障航空运行安全。     

基于BP神经网络的飞机油耗与轨迹匹配模型研究

研究了基于与QAR记录相匹配的飞行轨迹数据建立的BP神经网络油耗模型,利用飞行轨迹数据输入模型求得油耗估算值,通过与QAR真实燃油数据对比,进行模拟分析.以某些航班的雷达记录数据为例进行油耗计算,结果表明本实验模型在燃油方面的估算误差不超过2％,满足空管方面对燃油消耗的计算.研究结果可以用于定量分析空管运行对民航节能减排的影响,从而在确保飞行安全、管制容量的前提下更好地兼顾绿色运行的要求,提升空中交通运行质量.     

面向航空电子企业的TDM系统设计研究

航空电子企业作为制造行业技术密集型企业,产品具有多品种、小批量,交付周期短等特点.传统人工调度试验计划,手工录入试验数据的试验管理方式严重制约了产品的研制过程.介绍了基于TDM试验管理系统的技术方案,通过企业试验需求调研,基于企业业务场景设计了系统的业务架构和网络部署.研究表明,试验管理系统提升了环境试验能力和业务自动化水平,为研发任务的顺利完成提供了良好的支撑.     

使用BP神经网络模型研究逆向卸荷膜片式减压器的稳定性能

采用数据挖掘中BP(back propagation)神经网络模型来研究逆向卸荷膜片式减压器的结构参数与稳定性能之间的依赖关系,得到结构参数变化,尤其是多结构参数耦合变化下减压器的稳定性结果.其中稳定性对阻尼孔直径、膜片刚度非常敏感,对弹性元件材料的阻尼系数、低压腔有效长度较为灵敏.由此提出减弱振荡的各种措施:增大阻尼孔直径、增大膜片刚度、在一定范围(标准值的6.5倍)内增大弹性元件材料的阻尼系数、增大低压腔有效长度、减小阀芯质量.数值实验误差分析表明:该模型不存在过拟合、局部最优的情况,其预测结果是可靠的,可为减压器的设计和系统分析提供决策支持.而且,该模型对不同类型的数据集具有通用性,可以用来研究其他部件的结构参数与性能指标的依赖关系.      

基于主元分析和BP神经网络对刀具VB值预测

对声发射信号进行5层小波分解提取6个频段的能量值,把它与切削速度、切削深度、进给量和切削时间一起作为刀具状态的特征向量.通过主元分析进行降维、消除特征向量间的相关性后,把得到的主元作为BP(Back Propagation)神经网络的输入向量.BP神经网络应用改进的LM(Levenberg-Marquart)算法进行学习,利用输入向量对网络进行训练后,实现对刀具后刀面磨损量VB的预测.实验结果显示:基于主元分析和LM算法改进的BP神经网络建立的预测系统,网络输出与实测VB值的误差0.03以内;根据预测VB值的范围可判别出刀具的不同状态.      

网络拓扑法在瞬态温度场计算中的应用

本文通过理论分析,阐述了利用网络拓扑法计算瞬态温度场的可行性以及具体实现方法,发展了网络拓扑法的应用。本文还通过比较网络拓扑法和有限单元法在计算瞬态温度场时的计算格式,证明网络拓扑法具有一系列优点,是一种值得推广的好方法。     

机械加工表面粗糙度的视觉检测

为了快速地进行机械加工表面的粗糙度的检测 ,提高检测自动化水平 ,本文提出了一种视觉检测的方法 ,该方法通过对不同类型不同粗糙度的表面功率谱的比较研究 ,提取机械加工表面的纹理分布信息特征 ,再把特征矢量输入神经网络进行训练及测试 ,结果表明 ,该方法能成功地实现机械加工表面的粗糙度的检测。该方法与一些采用图像统计特征进行粗糙度检测相比较 ,具有快速 ,识别误差小的特点     

基于BP神经网络的含褶皱复合材料强度预测

利用BP(Back propagation)神经网络处理多参数问题具有的非线性映射及泛化能力,构建了具有3层隐藏层的神经网络,对含纤维褶皱复合材料层合板的压缩强度进行预测。基于LaRC失效准则建立三维损伤模型,对含褶皱复合材料的压缩失效进行数值分析。将数值分析结果作为数据样本对神经网络进行训练。采用黄金分割法快速确定最佳隐藏层神经元数量区间范围,并通过分析对比不同数量神经元模型的强度预测结果及评价指标,确定具有高预测精度的隐藏层神经元数量。结果表明,所构建的神经网络预测最大褶皱角为5.6°、9.9°和11.4°的3种层合板失效强度误差分别为3.4%、4.6%和-0.01%。本文所发展的基于BP神经网络对复合材料强度进行预测的方法,为工程应用中复合材料强度评估提供了一种有效的途径。     

Collinear equilibrium points in the elliptic R3BP with oblateness and radiation

We have studied the positions and stability of the collinear equilibrium points, L_1,2,3 of an infinitesimal body in the elliptic restricted three-body problem (ER3BP) when both primaries of the system are luminous and oblate spheroids moving in elliptic orbits around their common center of mass. We observe that their positions are affected by the radiation pressure forces, oblateness and the eccentricity of the orbits, but the stability character remains unchanged and are unstable. The effects of the parameters involved on the collinear points, in particular for the binary systems Achird, Luyten 726-8, Kruger 60, Alpha Centauri AB and Xi Bootis, and their stability in general have been investigated numerically using the analytical results obtained.     

基于BP神经网络的某型无人机电气系统故障诊断研究

针对某型无人机对电气系统的故障诊断准确无误的要求。本文对基于较为成熟的BP神经网络无人机电气系统故障诊断方面的应用进行了研究。实例表明,BP神经网络在无人机电气系统故障诊断方面是一个很有效的方法。