基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

高速电弧喷涂镍基非晶纳米晶复合涂层及其磨损性能研究

利用高速电弧喷涂技术在重载车辆18Cr2Ni4WA轴类基体上制备了NiCrBMoFe非晶纳米晶复合涂层.采用扫描电镜、透射电镜、X射线衍射仪和差热分析仪等设备对涂层的组织结构进行了分析,结果表明:涂层组织结构致密,与基体结合良好,主要由非晶相和γ-Ni(Cr)相纳米晶组成,非晶质量分数达到45％,且涂层具有良好的热稳定性.利用微动摩擦磨损试验机对涂层的磨损性能进行了研究,结果表明:涂层具有很好的耐磨性,相对耐磨性约是基体材料的8倍,远远超过了该轴的磨损要求,其失效机制主要为典型的脆性剥落磨损.     

SINS/GNSS自适应反馈校正滤波

SINS/GNSS组合导航中,反馈闭环校正比开环输出具有更高的短时精度;但反馈校正的输出会有长时间缓慢发散迹象。传统工程上应用最优奇异值可观测度对反馈向量进行自适应调整,但最优奇异值计算量很大,且不同机动情形下的最优奇异值也不相同,很难确定。通过分析卡尔曼滤波的方差矩阵,提出一种新的可观测度定义,并利用滤波协方差矩阵确定新的可观测度,并结合人工神经网络确定反馈校正的自适应调整系数,仿真表明新方法抑制了反馈校正输出误差的长时缓慢发散,提升了导航精度。     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法

针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。     

钢丝增强复合条带抗弹性能数值分析

为研究钢丝增强聚合物基复合条带的抗弹性能,基于冲击动力学理论分析其抗弹机理,再借助ANSYS/LS-DYNA软件和LS-PrePost前后处理器模拟有无增强钢丝2种工况下,条带对7.62 mm弹体的冲击响应。分析表明：条带的弹性模量、剪切模量和面密度会影响其能量吸收性能,能量吸收量随三者的增大而增大;由于聚合物基体的正交各向异性,应力云图显示出扁平椭圆状是合理的;在聚合物基复合条带中嵌入增强钢丝对条带整体的抗弹性能有积极的影响,但嵌入过量的钢丝会导致重量和成本的增加,因此需要对合理的钢丝配比率作进一步研究。研究结果可为钢丝增强聚合物基复合条带在野战防护结构中的应用提供参考。     

纳米SiO_2增韧改性环氧乙烯基酯树脂的性能研究

为了对环氧乙烯基酯树脂(EVER)进行增韧改性,采用KH570硅烷偶联剂对纳米SiO2进行表面处理,考察了纳米SiO2表面改性及其质量分数对EVER力学性能的影响。经过偶联剂处理的纳米SiO2复合材料在树脂基体中具备更好的分散性和相容性,力学性能明显优于纯EVER材料和未经偶联剂处理的复合材料。纳米SiO2质量分数为3%时,纳米SiO2复合材料的拉伸强度、断裂伸长率、冲击强度分别比纯EVER材料提高了42.10%,43.38%和91.91%;纳米SiO2质量分数为4%时,纳米SiO2复合材料的拉伸模量比纯EVER材料提高了34.57%。通过观察冲击断面的SEM照片,分析了纳米SiO2增韧改性的作用机理。结果表明:纳米SiO2增韧改性的关键在于诱发基体产生银纹,使其对裂纹扩展起到钝化、阻碍的作用。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于改进神经网络PID的永磁同步电机控制研究

永磁同步电机是高度耦合的非线性时变系统,针对传统的比例积分微分(proportion inte-gration differentiation,PID)控制方式不能完全发挥内置式永磁同步电机的最大转矩电流比控制响应快、精度高的优点,提出了 一种基于差分进化算法的优化神经网络对电流环PID参数进行整定的控制方法,采用Ma...