基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

潜射弹道导弹出水姿态分析

分析了潜艇深度、纵倾角、横倾角、海面风速、海面波长、平均波高等因素对潜射导弹的偏航角、俯仰角、滚动角、偏航角速度、俯仰角速度、滚动角速度的影响。由于实验数据比较分散,不适合神经网络的训练,所以首先对实验数据模糊化,并用以对神经网络的训练。用训练好的神经网络分析了潜艇单因素变化的导弹出水姿态。     

导弹贮存寿命预估的组合模型

在分析比较了几种寿命预估方法优缺点的基础上,针对单一预估方法在解决实际问题中所暴露的局限性,优选了GM-BPNN组合预估模型。该组合模型既利用了灰色预估理论具有所需要的样本数据少、原理简单、运算方便、短期预估精度高、可检验等优点,也发挥了神经网络并行计算、容错能力强、自适应能力强等优点。最后利用该组合模型对弹上某设备寿命进行了预估,取得了较好的预测效果。     

基于BP神经网络的集群装备战斗力指数评估

集群装备战斗力是影响装备指挥员乃至作战指挥员科学决策的主要因素之一.针对战时装备维修保障决策需求和特点,通过深入分析集群装备作战实际,研究了集群装备战斗力指数影响因素集并对各因素进行了说明,基于BP神经网络建立了集群装备战斗力指数评估模型,利用专家确定的40组训练样本对该BP神经网络进行训练.研究结果表明,基于BP神经...     

基于神经网络的防空武器目标智能分配方法

为满足现代防空作战高动态环境对武器目标实时智能分配的迫切需求,提出了一种基于神经网络的防空武器目标智能分配方法.首先综合考虑武器数量及拦截能力等要素,以毁伤效能最大为优化目标,建立武器目标分配问题优化模型;在此基础上,构建基于神经网络的武器目标智能分配框架,基于分配方案数据集训练武器分配决策神经网络,并通过神经网络预测...     

基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

基于神经网络的雷达抗干扰效果评估

分析了常用的雷达抗干扰效果评估方法的特点,建立了雷达抗干扰效果评价指标集,对指标数据的采集和处理方法进行了分析,提出了一种基于神经网络的雷达抗干扰效果评估模型,论述了网络结构和样本获取方法,最后通过算例验证了模型的正确性和实用性.     

基于神经网络动态规划的导弹防御和截击机分配

这篇文章的目的是说明一种解决导弹防御问题的方法,它包括在一系列交战中防御资源的连续分配问题。该问题是一个动态规划/马尔科夫决策问题,由于它包含大量的状态和复杂的模型结构,通过精确的方法计算是非常困难的。本文利用动态神经网络规划(NDP)结构,通过用神经网络结构训练模拟数据,得到近似cost-to-go函数。最后给出了通过不同训练方法得到的结果,并通过比较选出了最优。     

水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制仿真研究

为解决用水力测功器实现螺旋桨高海情下动态负载模拟的难题,首先给出了问题的数学描述并从工程应用角度做了适当简化,完成了开环辨识试验和神经网络建模;然后基于模型预测控制的基本原理进行了水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制研究;仿真研究结果证明,文中所提方法确实有效,可用于水力测功器建模及动态加载控制。     

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．