基于L-M网络的涡扇发动机动态过程辨识

介绍了多层前馈网络的Levenberg-Marquardt (LM)算法,对涡扇发动机动态过程的数学模型进行了分析和简化,运用多层前馈网络L-M算法对涡扇发动机进行加力推力变换时的非线性MIMO动态过程的数学模型进行了辨识,辨识所用样本数据和测试数据均为试飞实测数据.辨识结果表明,这种方法收敛快精度高,非常适合于涡扇发动机非线性动态过程的建模.     

“实践五号”卫星星务管理系统

中国在“实践五号” (SJ- 5)卫星上首次应用并通过考验的星务管理系统 ,是实现卫星运行管理、自主控制、信息传送以及星地大回路操作的综合自动化系统。它是由计算机网络来协调、控制星上各种功能部件的相互联系 ,完成包括信息流、动作流、能量流的动态作业所形成的一种星载柔性服务系统。它具备有如下主要技术创新点 :构成整星多级控制 ;引入内嵌式管理执行单元 ;星上现场网络技术 ;构造硬件和软件的封装技术 ;利用商用实时多任务操作系统 ;兼容型分包遥测技术 ;复合型遥控和遥操作实现技术 ;信息多路径的冗余备份和系统重构技术 ;测试床技术 ;分级整体辐射加固技术。星务系统的应用既提高了整星自治能力 ,自动化和智能化水平 ,又分散了整星失误风险。从而 ,提高了整星级可靠性和运行功能的有效性。     

基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法

提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。     

基于复合形与神经网络的机翼结构优化设计

从元件位置和元件尺寸两个方面考虑,提出了一种全局结构优化设计方法。利用NASTRAN完成尺寸优化,利用神经网络对NASTRAN优化结果进行映射,用复合形法进行位置寻优,最终完成了机翼结构的优化。算例表明利用神经网络来预测NASTRAN优化结果有较高的精度与适用性,本文所提方法可行、正确,具有很高的效率。     

关于网络伦理问题的研究与思考

人类进入21世纪,人们感受到了信息技术给人类的交往、学习、工作和生活带来极大便利,促进了人的全面发展和社会进步。但也出现了网络“道德真空”和“道德沦丧”,因此关于网络伦理问题的研究也就摆在了我们面前。     

加强大学生网络文化引导的思考

网络文化作为一种新型的文化形态,其内容、形式、特点等都对大学生产生了深刻影响,高校应从理解网络文化内涵、培养自律能力、普及网络技术知识、建设校园网络文化阵地等方面加强大学生网络文化的引导。     

面向在轨高效实时图像处理的二值权重沙漏网络加速器设计

为了实现在轨高速实时图像处理,提出了基于多级预测校准机制及查找表方法的二值权重沙漏网络加速器.首先,提出了一种计算架构来统一支持二值权重及多位宽权重卷积计算;其次,提出了多级预测模型来实现可变精度的高效卷积,基于这2种方法可以将网络的计算量降低77.4％,推理速度提升2.3倍.本文针对残差模块中跳转连接造成的存储访问问...     

基于人工神经网络的道路表面降雨水深预测

建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,通过试验数据的训练确定权重和阈值,经过检验样本的检验,能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明,本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论,分析了网络流量,用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数,并证实了网络流量存在混沌特性;据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型,并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明,相对于其他前馈神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。