基于信任值的P2P网络访问控制模型

对等网络（P2P）已成为一个非常受欢迎的信息交流的新模式。然而,P2P网络环境的分散的和匿名的特点使得对共享信息的控制变得更加困难,而这是无法通过传统的访问控制方法完成的。首先提出P2P网络环境中的访问控制需求,然后提出了一种基于信任值的P2P网络的访问控制模型。模型整合了信任和推荐模式、公平参与原则和访问控制模式,并将其应用于P2P文件共享系统。仿真分析表明,访问控制模型能够有效识别恶意节点,使P2P网络中合作节点具有较高的成功请求率。     

基于人工神经网络的涡轮盘蠕变可靠性分析方法

用ADINA程序计算的涡轮盘盘缘蠕变位移量的有限个结果对人工神经网络进行训练。利用Monte-Carlo法对基本随机变量进行随机抽样,并基于随机有限元方法思想用人工神经网络代替有限元程序计算涡轮盘盘缘蠕变位移量,进而分析涡轮盘蠕变可靠性。      

某型航空发动机高原使用起动供油量调整研究

为保证某型发动机在高原地区能安全可靠地起动,在该型发动机进驻高原机场使用前,通过地面台架试车得到地面起动供油量调整变化规律,并应用人工神经网络,采用trainbr训练算法估算高原起动供油量调整规律,研究确定了该型发动机在高原使用条件下,起动供油量调整旋钮、起动放气嘴直径、起动补油量调整螺钉的匹配调整方法。经高原使用实践证明,该调整方法可保证一次调整成功,使该型发动机高原起动快速、安全、可靠,为飞机的快速出动创造了有利条件。      

直升机机动飞行仿真的气动建模及试验研究

 建立了适用于直升机机动飞行仿真的动力学模型。为了提高模型的真实度,着重通过瞬态操纵实验研究建立了旋翼非定常气动模型;又通过旋翼/ 机身气动干扰试验研究,并运用神经网络技术建立了一种新的机身气动力模型。使用该仿真模型做出的UH260A 直升机仿真计算结果与飞行试验数据符合良好。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法开发高载荷透平动叶片

为了提高透平的内效率及降低制造成本，采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法，开发了一种高载荷动叶片。该叶片是以5个截面的重心沿径向积叠而成。每个截面的内背弧是以基于叶型中弧线的Bezier曲线来构造。三维流动分析表明，新叶片提高效率0．5％。通过减少叶片数约15％，新开发的高载荷动叶片不仅有效地提高了透平的内效率，同时降低了透平重量和制造成本。     

Bernoulli-Euler梁振动的人工神经元网络控制方法

分析了Bernoulli-Euler梁的振动特性,从控制系统的角度得出梁振动控制系统的传递函数,并采用人工神经元网络的方法对其进行控制,辨识器及控制器均采用非线性神经元网络, 最后用matlab对振动控制系统进行仿真。     

基于余弦基神经网络的FIR滤波器设计

提出了一种基于余弦基神经网络FIR滤波器的设计方法。根据线性相位FIR滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，构造了一个三层余弦基神经网络模型，并给出了最优隐层神经元的个数。经模拟仿真，滤波器性能非常理想，具有同时输出低通、高通、带通、带阻各种功能，通带、阻带无过冲无波动，边界频率可以精确控制。     

基于ANN与FNN的飞机防滑刹车系统设计

飞机防滑刹车问题的关键是滑移率。为了使飞机刹车以最佳滑移率工作,防止陷入深度打滑和获得最大的刹车结合系数,提出一种智能飞机刹车系统,该系统由两部分组成:①利用神经网络(ANN)构造的,能实时获得最佳滑移率的最佳滑移率识别器;②利用模糊神经网络(FNN)构造的,能快速逼近目标滑移率的FNN控制器。计算机仿真结果表明系统的控制精度、稳定性和对复杂工况的适应性都得到了提高。     

飞机航向神经网络PID参数自整定控制器研究

飞机航向操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。飞机航向操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据飞机动态特性的变化，自动重新整定PID参数，从而改善了飞机航向的操纵性能和鲁棒性。