基于神经网络的旁路活门自适应控制

ＦＬ－７风洞旁路活门非线性控制系统稳Ｍ数神经网络自适应控制中的网络拓扑结构，权值调整，自构性学习，及其实现方法表明，整个系统控制性能优良，不仅控制精度高，而且节省燃油，可靠性性能良好。     

基于神经网络的稳M数非线性控制

介绍风洞稳Ｍ数神经网络非线性控制,包括预测模型,动态优化和反馈校正原理,以实现速度快,精度高,低耗油的优化控制目标,试验表明,该系统不仅稳Ｍ数控制精度高,响应速度快,而且鲁棒性好,节省燃油。     

基于神经网络的稳M数非线性控制

介绍风洞稳Ｍ数神经网络的非线性控制，包括预测模型，动态优化和反馈校正原理，以实现速度快，精度高，低耗油的优化控制目标，试验表明，该系统不仅稳Ｍ数控制精度高，响应速度快，而且鲁棒性好，节省燃油。     

基于神经网络的旁路活门自适应控制

ＦＬ－７风洞旁路活门非线性控制系统稳Ｍ数神经网络自适应控制中的网络拓扑结构，权值调整，自构性学习，及其实现方法表明，整个系统控制性能优良，不仅控制精度高，而且节省燃油，可靠性性能良好。     

FL—7风洞计算机综合测控系统的可靠度仿真计算

依据Ｍｏｎｔｅｃａｒｌｏ法，对系统基本部件统计抽样，按故障树模型，确定系统平均失效时间，计算系统可靠度各项指标，进行可靠性设计，以２８００多条气动实验曲线测定表明，在控制精度，燃料消耗，系统可靠度等方面均达到国内高速风洞的先进水平。