一种改进的BP网络系统辨识算法的研究

本文提出了一种降低网络灵敏度的BP网络改进算法,即在网络的误差反向传播信号线上增加一个协调器, 该协调器控制各层权值的修正,大大提高了网络的学习速率。通过对具体网络的仿真,证明了该算法的可行性。     

网络最大流与最小割集的矩阵算法

本文给出了解决运输问题为中心的一类特殊的线性规划问题的新的、简便的算法。网络最大流与最小割集的矩阵算法,不仅能解决许多这类问题,而且能使最小费用流、分配问题和运输问题容易通过计算机来实现。     

数字图象信号的电缆传输

结合强力输送带横向断裂预报检测系统，介绍一种数字图象信号电缆异步传输的具体实现方法，它满足某些工业检测和控制系统的远地数字信号传输的要求。内容包括多路数据信号合成与分解，信号的编码、解码和识别再生三部分主要硬件电路的设计思想。最后给出了传输实验结果     

基于“网络中心战”的弹道导弹防御系统

网络中心战是美国21世纪的重大军事革新,美国导弹防御系统的发展是以网络中心战为思想,建成多层次、一体化、覆盖全球的弹道导弹防御系统。在分析了网络中心战的内涵和信息流的基础上,分析了美国的网络中心战导弹防御系统。     

劳（Lao）喷管扩张段优化设计的数值方法研究

本文建立了火箭发动机喷管扩张段优化设计（Lao喷管）的型面曲线近似作图法的数学模型，将作图法转化为等价的优化问题，并给出了优化问题解的迭代方法，最后采用泛函网络的方法对离散的数值解进行了曲线拟合，以便于数控加工的编程。     

基于弹塑性理论的新型接触热导模型

提出了一种新型接触热导的模型。充分考虑界面上微凸体的变形,根据微凸体变形连续的特点,分别给出了弹性、弹塑性、塑性三种变形时的接触方程。用Weierstrass-Mandelbrot分形函数描述粗糙表面轮廓曲线,并考虑了接触点的基体热阻及其界面收缩热阻,构建了分形热阻网格模型,分析了接触热导与载荷的关系,与实验数据及模型、Mikic弹性模型和Yovanovich塑性模型的预测值进行了比较。结果表明:该模型能较好地预测界面接触热导,有其合理性。     

基于深度学习的发动机叶片故障检测技术

为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明：优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。     

基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计

无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法,能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力。针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程,提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法。首先,建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型,并设计了无人机栖落机动的强化学习环境。其次,针对栖落机动状态动作空间大的特点,为了提高探索效率,通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练。然后,以模仿学习得到的权重为基础,采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器。最后,通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性。     

基于蒙特卡罗法的航空发动机空气系统稳态算法优化

针对目前航空发动机空气系统稳态算法中收敛性依赖初值的问题,将蒙特卡罗方法与流体网络法综合应用到空气系统可压缩流体一维网络计算中,提出了一种新的计算方法Monte Carlo-Fluid Network（MC-FN）。该方法将空气系统简化为由节点和元件组成的网络,借助蒙特卡罗方法获得空气系统内各节点压力分配,再根据空气系统中各元件流阻特性和换热特性计算流量、温度。计算中通过将游动次数比较少的蒙特卡罗方法的计算结果作为流量残差法节点压力、温度的初始值,实现快速求得精确收敛解。与流量残差算法相比,MC-FN方法计算精度不变,收敛速度提升了66.5%;与线性求解法相比,MC-FN方法的计算精度提升了25.2%,收敛速度提升了43.8%。     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。