基于BP神经网络的柴油机动态输出扭矩预测建模

比照测试柴油机负荷特性方法对某型废气涡轮增压柴油机进行了全工况热平衡台架试验,并以柴油机各稳定工况点台架试验的转速、加油尺杆位移、排气温度及相应输出扭矩的测试数据为训练、测试样本,通过BP神经网络的反复学习,得到了精度较高且泛化能力较强的柴油机动态输出扭矩预测模型。     

稀薄流气粒两相耦合作用的热力学模型

基于直接模拟Monte Carlo(DSMC)方法,从描述粒子微观运动层次出发,构造高空稀薄环境下气体一颗粒两相双向耦合作用的热力学模型,发展适用于稀薄流过渡区多相复杂流动的DSMC算法.通过算例验证,结果表明,此模型能够较好地反映相间动量和能量传输机制.     

分段供电切换传感器的在线故障诊断方法

分段供电切换传感器是多段直线电机控制系统的重要部件。针对其故障检测与定位的问题,提出一种切换传感器故障的在线诊断方法。对采集的传感器信号数据进行压缩,以提高计算的效率;研究切换传感器信号根据次级运动的变化规律,定义标准信号集合;给出计算传感信号差异度的方法,作为分析信号相似程度的量化指标;将问题表示为基于有向图的搜索问题,并根据问题的特点缩小搜索的范围;由此提出搜索算法,可以根据测量的传感信号时序估计传感系统的状态变迁过程;给出故障定位流程,利用算法估计的结果,根据系统标准信号集合进行故障定位。为了说明算法与预期结果的一致性,给出3个命题并进行证明;通过实验验证了故障诊断方法的有效性。     

某型飞机大气数据系统设计

大气数据系统是重要的机载电子设备,其性能、精度直接关系到飞机的飞行安全.在介绍某型号飞机大气数据系统的软硬件体系结构的基础上,从三个方面深入研究了提高大气数据系统精度的途径:大气数据计算模型;基于BP神经网络的压力测量温度误差补偿方法;一种计算型静压源误差补偿方法.其大气数据系统系统性能稳定,结构紧凑,速度快,精度高,软硬件升级简单.试验证明其大气数据系统能很好满足某型号飞机的使用要求.     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

基于BP神经网络的引进项目效益综合评价

一种新的基于BP神经网络方法用于综合评价引进项目的经济效益 .计算结果表明 ,与层次分析法相比较 ,这种方法可以作为研究此类问题的新途径 .     

关于装备建设保障性目标的思考——兼论装备的执行任务能力

根据近年来装备保障的实践和国外的发展，从装备作战使用的角度辨析了装备保障的定义，界定了其范围，重点提出了装备保障性目标总要求，阐述了其内涵和任务能力的关系，简述了其确定过程及关键技术，基于装备任务能力与装备执行任务能力对装备保障性进行了系统分析。     

导弹引战配合设计与验证

引战配合设计是导弹总体设计的重要内容之一 ,引战配合设计涉及到导弹和武器系统的多种参数 ,在导弹方面主要是引信和战斗部的总体参数 ;在系统方面主要是交会参数 ,如导弹速度、弹目交会状态 ;就目标方面主要是目标速度和目标几何尺寸等。引信和战斗部的总体指标选定以后 ,一般不再改变 ,交会参数和目标参数对引战配合设计是客观的输入参数 ,一般由理论弹道计算给出 ,在地面条件下 (靶试前 ) ,对引战配合设计的修正和验证工作主要体现在启动区的获得验证方面     

仿真模型的语法可组合问题及组合判定

层次化特征是仿真可组合问题的本质特征之一,首先介绍了仿真可组合问题的基本概念,提出多层次的组合参考模型,以此引出语法层次的可组合问题,进而从命名、顺序及复杂类型匹配三个方面刻画了语法层次仿真模型的组合失配现象.为解决组合失配问题,建立了三类变换条件下的类型等价及子类型匹配关系,并以此为基础构建了语法层次组合相容性及可替换性的判定规则.