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51.
通过加速腐蚀试验以及疲劳试验数据,对腐蚀损伤表征因子(腐蚀坑最大宽度、腐蚀坑最大深度、点蚀率)进行统计分析,应用神经网络和蒙特卡洛法对6A02铝合金试验件的疲劳寿命进行可靠性分析,分析结果与实验结果的相对误差在工程上可以接受。 相似文献
52.
53.
基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具... 相似文献
54.
55.
56.
57.
基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。 相似文献
58.
利用BP网络进行发动机故障诊断的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
范作民 《中国民航学院学报》1996,14(3):1-9
探讨了利用人工神经网络的BP网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对BP网络的故障诊断功能进行了研究,并且对BP网络与主因子模型两种算法进行了比较。 相似文献
59.
提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。 相似文献
60.
Manyhighpefformancecontrolsystemsmusthavefauhtolerantabilityagainstsensorfailures.Theapplicationofprevioussensorfailuredetectinnmethods,mostlybasedonanalyti-calredundancy['Jlislimitedbecausetheyrequireaprecise.mathematicalmedel.BPneuralnetwork(BPNN)isabletolearnanycomplicatedcontinuousnonlinearfunctions,therefore,itcanbeusedtodetectsensorfailuresandrecoverthesignalforthefailedsensor'Recentpubli-cationshavedemonstratedtheuseofBPNNfordetectingsomkindofsensorfailuresandre-coveringthefailedsen… 相似文献