航空发动机多变量神经网络自适应控制仿真研究

针对航空发动机是一个具有强非线性、时变不确定性的被控对象,提出了一种基于RBF网络的航空发动机多变量神经网络自适应控制方法,该方法采用RBF网络对发动机非线性模型进行实时辨识,并将系统的灵敏度信息反馈给神经网络控制器,保证了控制器对被控对象的准确控制.通过某涡扇发动机在飞行包线内的数字仿真,结果表明该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的多变量自适应控制,而且具有较好的动静态性能.     

SpaceWire与SpaceFibre高速总线发展与研究

介绍SpaceWire总线和SpaceFibre网络的基本情况及其构成。分析了两者用于航天器时的优点。综述了两者在国内外发展和基础研究状况,给出了研究与应用中的高可靠SpaceWire-D信息组网和高速SpaceFibre网络传输等关键技术。     

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。     

全通型带阻晶体滤波器的设计和制造

叙述了500kHz全通型带阻晶体滤波器的设计原理,电路元件值的计算公式。通过实例描述了设计过程和调试方法。     

计算机网络时间传递和频率测量服务系统

计算机互联网络是一种新的信息传递手段和共用资源,可以进行时间／频率的传递或校准服务。综述国际上计算机网络时间／频率服务的现状,介绍其时间传递及频率校准的原理。最后论述了我国的计算机网络时间传递和频率测量服务系统的设计方案。     

基于几何不变性和BP网络的二维目标识别算法

提出了一种基于几何不变性和BP网络的二维目标识别算法.该算法不仅能适应目标物体在旋转、缩放和平移变换(RST变换)下的不变性识别,而且能适应仿射及射影变换下的不变性识别.算法通过对目标物体边缘点进行规格化和对规格化后的边缘点进行5点不变量穷举计算解决了模型图像与目标图像的对应点选取问题;通过将不同观测方位和不同旋转角度的样本图像边缘点的5点不变量集合作为输入向量对BP网络进行训练解决了由于仿射和射影变换造成规格化边缘点间距变化对正确分类的影响.算法不仅能识别多边形而且能识别曲线轮廓的目标物体.      

飞机结构X射线裂纹图像智能评定

飞机结构X 射线图像评定过程存在复杂背景下裂纹分割不准、检出难等问题。基于高效层聚合网络提出一种飞机结构X 射线裂纹图像智能评定模型（ELAN-Seg）,将ELAN-Seg 模型和DeepLabv3+模型的射线图像裂纹分割能力进行对比,结合图像处理技术对模型分割的裂纹长度进行评估,利用飞机强度试验及外场维护过程采集的X 射线图像对模型进行验证。结果表明：分割的最小裂纹长度约为3 mm,ELAN-Seg 模型对复杂背景射线图像裂纹分割更加准确,裂纹漏检率小于3.8%,该模型具有工程适用性。     

基于遗传神经网络的高能固体推进剂高压燃烧性能计算

建立并利用遗传(GA-BP)神经网络对NEPE类高能固体推进剂高压燃烧性能进行了模拟计算。针对计算需求,对NEPE类高能固体推进剂配方进行了全新表征,提出了13个表征参数。燃速预示结果表明,该方法计算误差小于10%,精度较高,能指导高能固体推进剂高压燃烧性能研究及配方设计;同时,也说明该表征方法能反映出此类配方的本质特征。该研究为高能固体推进剂燃速预估提供了新方法。     

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave,CW）测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。     

低轨巨型星座网络容量评估与分析

低轨卫星网络可以提供广覆盖、低时延、大容量的通信服务和随遇接入的网络服务,可有效弥补地面通信网络和高轨卫星网络的不足。近年来“星链”“一网”等星座项目推动了低轨巨型星座的飞速发展。卫星网络容量是网络性能评价的重要指标,传统方法计算复杂度高、耗时长,且计算开销随网络节点数迅速增加,在巨型星座网络评估中产生巨大计算开销。面向低轨巨型星座网络容量评估问题,提出了一种基于最大流的网络容量评估方法,与传统方法相比计算复杂度和计算耗时大大降低。以“星链”星座为例,分析了星座构型、星间链路拓扑连接方式、链路容量及用户需求量对巨型星座网络容量的影响。仿真分析结果对未来低轨巨型星座网络建设具有指导意义。