基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。     

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

断续 CBN 砂轮缓进给磨削 K417 航空叶片材料的研究

 全面比较了用Al2O3和CBN磨削K417铸造高温合金时的磨削效果，指出：Al2O3不适于高效磨削K417之类的航空难加工材料，而CBN是实现该材料高效深切磨削的有效工具。通过大量实验，验证了断续CBN砂轮缓进给磨削K417时的技术优势，解决了树脂结合剂应用于断续磨削时所遇到的新问题。分析显示出该技术具有很好的应用前景和极大的推广价值。     

液体火箭发动机高速涡轮泵的振动故障检测

讨论了涡轮泵故障的几个主要原因，据此提取涡轮泵振动数据的特征，用BP神经网络的方法进行故障检测。BP神经网络的训练样本集由一个具有无监督聚类功能的神经网络从原始的特征向量集获取。     

平衡交通运输网络设计的最优化数学模型

分析了影响交通运输网络发展的因素,总结了课题研究的程序。综合运用了“系统最优原理”和“用户最优原理”,给出了多目标、多运输方式与运送对象的平衡交通网络设计的一般表达式。系统最优与用户最优方法同时又能用于研究国家和省级铁路、公路系统的交通运输问题。文中对这个非凸规划问题给出局部最优解的算法。     

计算机辅助计划管理和决策总体设计

 介绍一种新机研制计划管理和决策支持系统的总体设计方案及其实现的具体措施。详细介绍了几个主要模块的设计思想。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。     

液体发动机燃烧室流场模拟的并行SIMPLE算法

用串行和并行ＳＩＭＰＬＥ算法对液体火箭发动机燃烧室内的复杂流动进行了数值模拟。控制方程组用欧拉坐标系下的Ｎ－Ｓ方程组描述。在并行虚拟机环境下研究了交错网格系统中参数的传输和接受模式, 从计算结果可以看出并行计算的效率较高, 是解决此类复杂流动大规模数值模拟问题的有效手段之一。