基于RBF神经网络的非线性观察器设计

提出了一种新的非线性观察器设计方法。与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同，该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项，故提高了状态估计的精度。基于李亚普诺夫方法，证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零。仿真结果表明，所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能。在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景。     

基于电饱和模型的裂纹端部应力场分析

在非线性电弹性理论构架内,采用电饱和条带模型和复变函数方法,探讨了远场均匀载荷作用下无限大压电介质中裂尖附近的应力场,主要关注裂尖附近的应力场。所得解表明,裂尖附近任意一点处的各规格化应力分量均仅由这一点的角度决定,而与该点到坐标原点的距离无关。最后,基于PZT-5H的数值结果对其裂尖附近各面内的应力分量进行了分析,与相关研究结果比较,本文方法得到的解是有效的。     

神经网络在直升机概念设计中的应用

运用人工神经网络算法得到了单旋翼布局直升机的总体参数和部件重量估算方法,为直升机方案论证初期提供了一个快速有效的决策手段.对神经网络应用了多种训练算法,并与传统回归公式进行比较,可以发现采用BR训练算法的神经网络具有比传统回归方法更好的非线性表达能力,同时又表现出比LM,SCG等常规训练算法更好的范化能力,对训练样本和检验样本都有较高的估算精度,适用于型号设计初期的参数估算.     

飞机复杂系统故障诊断的灰色粗集推理方法

传统的复杂系统故障诊断规则不易获取且方法单一,不能满足系统维护要求.文中全面考虑复杂系统诊断的数据来源,用灰色关联理论降低系统复杂性并通过粗糙集约简数据的思想实现灰色粗集推理.基于灰色粗集推理方法实现了故障诊断规则的获取,并通过实例验证方法的可行性,结果明显优于神经网络算法,可有效提高诊断效率.     

基于神经网络的飞机主要参数估算方法

根据飞机设计要求来选择主要参数往往涉及许多不确定的因素。本文基于多层神经网络计算模型，提出了一种新的飞机主要参数的估算方法，并给出了实现这种方法的详细步骤。将该方法应用于喷气支线飞机和喷气公务机主要参数的估算，测试结果表明估算误差均在10％之内。     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制

运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统，设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统，抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明，本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪，同时消除了弹性振动，避免了零动力学不稳定问题。     

基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.     

射线跟踪法的改进及其应用

研究复杂组合体目标后向散射场问题，并对射线跟踪法的典型算法进行改进，以提高计算精度和运算速度。推导精确的积分公式，用典型体目标对改进的算法进行验证，进而计算复杂组合体目标的后向散射场。矩形截面直进气道的计算结果不仅比学者Hao Ling的计算结果更为精确，而且计算速度提高了两倍。三面角反射器的计算结果与实验结果基本吻合。最后，计算了某型航母甲板上复杂目标组合体目标的RCS，并与近似法和像素法的计算结果进行了比较分析。