遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

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.     

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。     

用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。     

神经网络动态逆方法在飞控系统设计中的应用

探讨了神经网络与非线性动态逆方法相结合的神经网络动态逆方法，研究了神经网络动态的网络结构。为进一步改善直接动态逆控制器的性能，对由动态逆和原系统构成的伪线性系统，给出了两种综合方案，并将这种方法用于飞机指令增稳系统的设计。通过一种方案的仿真研究表明，综合控制策略不仅能够改善系统的动态性能，而且具有良好的鲁棒性。研究成果显示了神经网络动态逆方法的有效性和可行性及其在飞控系统设计中所具有的潜在能力。     

子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用

将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。