RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

固体火箭推进技术的发展

本文介绍了固体火箭推进技术的发展趋势;对于战略导弹发动机,主要是提高发动机性能,使导弹小型化,能在汽车上、火车上或飞机上机动发射,对于防空导弹发动机,主要是发展推力可控技术和无烟推进剂,使导弹能对付高速、高机动的目标,并使发射场和导弹本身不被烟雾暴露;对于运载火箭助推器和小型运载火箭发动机,主要是降低成本和提高可靠性。固体火箭推进技术应用于国民经济建设,也是其发展的一个重要方面。     

模糊规则集在发动机故障诊断中的应用

基于模糊规则集度量,提出了一种故障诊断系统。提取模糊规则分两步实现：（1）由训练样本自适应形成超球子空间,可望解决高维空间的识别问题：（2）计算每个子空间上模糊规则的信任度。对模糊规则的概念进行了拓展,以便解决模糊规则之间的矛盾。仿真研究表明：模糊规则集度量可以用于液体火箭发动机的故障诊断。     

内外干扰因素对液体火箭发动机的影响分析

在已有的液体火箭发动机稳态工况的非线性数学模型基础上,计算分析了单干扰因素对液体火箭发动机参数的影响,用非线性方法和小偏差方法对比分析了两个干扰因素分别和共同对发动机参数的影响。所得结论可用于泵压式燃气发生器循环的液体火箭发动机试验结果分析、可靠性及故障分析,也揭示了此类发动机参数随各种干扰因素的变化规律     

某型火箭增程破甲弹发动机弹道炸分析与处理

根据某型火箭增程破甲弹,在研制阶段做高、底温强度试验时分别出现发动机弹道炸的质量问题,结合实践在理论方面进行了分析,提出了对发动机燃烧室内个别件改进设计的方法。     

军事照明:战场烟火照明技术

本文较系统地介绍了西方各主要国家在军事照明技术的装备概况,内容包括烟火警戒、单兵手持式照明火箭、步兵武器发射的照明弹、中口径照明火箭、迫击炮发射的照明弹、机载空投照明弹和红外照弹。     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。