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111.
一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.  相似文献   
112.
内压缩通道几何参数对高超声速进气道性能的影响   总被引:4,自引:1,他引:4  
用N-S方程模拟了一系列不同收缩比、不同波系配置的内压缩通道内流动,研究了内压收缩通道几何参数对进气道性能的影响,发现对于相同的外压段,内压面积收缩比对进气道内压缩通道温升比、压比和起动性能具有较好的相似规律,且随着内压面积收缩比增加,进气道温升比、压比增加,出口流场畸变下降,起动马赫数增大。通过对相同压比下不同内外压缩比的进气道性能的研究,得到了内外压缩比对进气道效率和起动性能的影响规律,发现压缩程度相同时,进气道效率和起动马赫数均随内外压缩比有先增大后减小再增大的规律。  相似文献   
113.
计算机生成兵力   总被引:23,自引:0,他引:23  
介绍分布交互仿真(DIS)环境中计算机生成兵力(CGF)的概念,分析CGF系统的原理、结构、特点和主要研究内容。介绍现有的CGF系统,分析CGF系统与人工智能以及CGF实体与DIS的3种仿真类型之间的关系。  相似文献   
114.
可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。  相似文献   
115.
前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.  相似文献   
116.
对高强度辐射场(HIRF)环境特点与干扰类型进行分析,采用理论计算、计算机仿真技术(CST)的仿真分析及实测等方法分别对某型飞机航空电子系统综合显示单元的外部强电磁辐射场孔缝耦合、场线耦合及芯片前端电路影响关键芯片的相关规律进行了研究,给出了相关设计建议。结果表明,可通过分析孔缝、场线耦合获得进入关键芯片前端电路的电磁干扰能量,再结合关键芯片前端电路网络对干扰的插入损耗分析,获得关键芯片在外部强场激励下的感应电压。  相似文献   
117.
改进BP算法在模糊神经网络中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.   相似文献   
118.
针对综合模块化航电系统FC网络单元分布范围广、故障定位困难、维修效率低的问题,设计了一种机内自测试方法.在网络构建时间和通信效率的约束条件下,通过网络构建和故障检测同步进行的机制实现快速的任务前故障检测,通过实时监测和故障触发相结合实现低开销的任务中故障检测.在网络故障发生后,通过网络遍历和通信自环绕测试将故障有效地隔离至单个模块,提高检测和维修的效率.  相似文献   
119.
利用目前公认为理论上最好的无线传感器网络集中式覆盖控制算法MCLC(Most-Constrained Least-Constraining),结合DD(Directed Diffusion)和LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议,基于节点最小剩余能量调度覆盖集,观察最小剩余能量不同选取对节点能耗和均衡性以及网络生存期的影响.研究能耗均衡性和网络生存期的关系,提出了一种新的一般性能耗均衡的覆盖集调度的方法.仿真结果表明:所提方法可以有效提高网络生存期,同时为设计覆盖控制算法和覆盖集调度策略提供理论指导.   相似文献   
120.
    
针对一类具有不确定性的多输入多输出(MIMO)非线性系统控制问题,提出了基于模糊神经网络的自适应解耦控制方法.根据分散控制理论和反馈线性化方法设计了MIMO非线性系统的分通道解耦控制律,然后把通道耦合项和不确定性项归结为总的系统扰动项,利用模糊神经网络观测器得到其估计值,并作为补偿信号加入到解耦控制律中.证明了所设计的解耦控制律、模糊神经网络观测器以及模糊神经网络权值向量自适应律可以保证控制误差、扰动估计误差和权值向量误差一致最终收敛.仿真中将本文的方法与传统的输出反馈控制律进行了对比,结果表明加入的补偿控制信号消除了通道耦合和不确定性带来的不利影响,验证了该方法的有效性和稳定性.  相似文献   
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