航空发动机PID神经网络解耦控制

对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习,克服了BP算法易陷入局部权值的缺点,并具有PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点。     

单枢纽机场选址与航线网络规划综合优化

枢纽机场选址与航线网络优化问题是近年来受到民航业界广泛关注的热点问题之一。考虑到枢纽机场建设对航线网络的反作用,提出了单枢纽机场选址与航线网络规划综合优化问题。为了描述该问题,建立了基于空中交通均衡分配的成本最优的数学规划模型。最后,给出了求解该模型的迭代优化算法,并进行了算例验证。     

基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测

利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点，提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算，非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力。分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测。结果表明，双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高，优于递归神经网络的预测结果。为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法。     

一种改进的自组织特征映射算法

针对SOM算法用于训练生成矢量量化码书存在的不足，提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法（FSOM）．并应用到图像矢量量化中。实验表明，与SOM算法相比。FSOM算法具有更好的聚类特性和峰峰信噪比（PSNR），是一种有效的码书设计算法。     

极值搜索算法的研究与进展

回顾了极值搜索算法的发展历程,分析了单变量和多变量极值搜索算法、滑模极值搜索算法、斜率搜索算法等算法的优缺点,着重描述了变参数滑模极值搜索算法和退火回归神经网络极值搜索算法等,并且通过重构系统的损失函数方法将极值搜索算法的应用推广至一般系统,拓展了其应用范围。通过其应用实例说明,极值搜索算法能够解决航空控制、工业生产中的一些关键技术问题,因而有必要深入研究极值搜索算法。     

基于CBR的机载雷达故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础，综合运用神经网络、基于案例推理(CBR)和专家系统理论，对雷达装备的故障诊断问题进行研究，形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理，并给出具体的诊断实例，此方法充分利用神经网络和CBR的优点，将提高雷达装备故障诊断的正确性和效率。     

复杂曲面FSS加工系统研究

为了解决大型复杂曲面FSS(FrequencySelectiveSurface)加工中的关键技术,研究并开发了5自由度机器人数字化加工系统。与传统的5轴联动加工方法相比,提出的分区加工和浮动电主轴模糊定位相结合的快速加工方法大大提高了系统的加工效率。利用建立的数字化加工系统加工了复杂曲面FSS雷达罩试件和平板FSS试件。对比测试了不同加工工艺条件下平板FSS的频率传输响应特性,验证了该加工系统的有效性。     

基于DSP的UAV飞控计算机设计与半物理仿真

飞行控制计算机(FCC)作为飞行控制系统的核心，担负着多种任务。随着系统功能的日益增多，飞行包线的不断扩大，模拟式FCC已经越来越不能满足系统要求。针对目前FCC向数字式、智能化方向发展，本文利用高速DSP芯片，结合复杂可编程器件(CPLD)，设计出一种集高可靠性、高集成度、高精度于一体的新型FCC，最后在此基础上外加了数据采集卡组成闭环半物理系统，并进行了仿真。仿真结果表明，本文这一全新尝试完全可行，且应用前景将非常广泛。     

基于人工神经网络的燃速相关性研究

采用基于误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术,通过一维模型的分析计算,表明了该方法应用于燃速相关性研究是可行的,且具有更好的稳定性;初步建立了的燃速相关性二维模型,考虑了发动机尺寸效应对燃速的影响,并利用试验数据进行了验证,结果表明二维模型有较高的燃速预示精度。可以利用该方法开展燃速相关性分析。     

基于网络中心战的空战理论分析

介绍了一种新的空战理论--基于网络中心战空战的基本原理,分析了它的特点,并比较了基于网络中心战空战和早期空战及基于平台中心空战的优劣,给出了基于网络中心战空战的系统结构,列举了基于网络中心战空战应用的总线型结构,分析了基于网络中心战空战的全新空战理论.