基于层间嵌入式多级支持向量机的特征选择

针对多故障样本一次性映射之后分类不理想,研究了多级层次式支持向量机,应用UCI数据仿真,结果表明该方法缩短了训练时间、提升了测试准确率、改善了样本的可分类性。由于误差积累,在此基础上,提出了层间嵌入式多级支持向量机,采用Abalone数据仿真,结果表明分类精度有所提高并减少了分类步骤。结合ReliefF算法,对制导设备的故障特征参数进行了选择。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。     

气液两相管流流型识别理论研究进展

综述了气液两相流流型识别理论及方法的研究进展。首先探讨了流型划分问题,然后针对水平管路、垂直管路及摇摆管路介绍了两相流流型转换机理及转换的边界条件;对于流型的在线识别,介绍了基于波动理论、神经网络和图像处理的流型识别方法。最后提出了气液两相管流流型识别中亟待开展的理论研究方向。     

基于LVDS的高速远程实时测控系统的设计

分析了LVDS在远程测控系统应用中的关键技术,介绍了基于LVDS的高速远程传输方式的设计方案。针对设计中的关键性问题,如电磁干扰、阻抗匹配、直流平衡以及信号驱动等问题提出了具体的解决方案,并给出了电路设计中阻抗匹配设计的线宽计算公式。最后结合实验分析了具体设计对于信号质量的影响。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

基于CFD的磁射流抛光去除机理分析

应用计算流体动力学(CFD)方法分析了一种新型精密抛光技术——磁射流抛光的材料去除机理。磁射流抛光中,含有磨料的磁流变液射流被喷嘴出口附近的局部外加纵向磁场磁化,产生准直的硬化射流束来进行相对远距离的精密抛光。介绍了磁射流抛光的原理和实验装置,分析了磁流变液聚束射流的形成,通过一系列定点抛光实验研究了磁射流抛光工艺的材料去除分布特征,利用计算流体动力学的方法分析了垂直冲击和倾斜冲击情况下,磁流变液射流与工件表面相互作用时径向流场功率密度的分布特征。实验结果和仿真计算结果表明:磁流变液射流在工件表面径向扩展流动产生的径向剪切作用导致了材料去除;CFD方法能模拟抛光区去除率的三维分布,因此可以准确地预测抛光区形状。     

RBF网络用于战车火控系统弹道解算的方法

弹道解算问题对战车火控系统的性能有着直接的影响.传统的弹道解算方法在精度和实时性方面都存在一定的局限性.为了提高解算精度、战车首发命中率和解算的实时性,基于RBF网络的函数逼近及预测能力,将RBF网络用于弹道解算,对传统算法进行优化,得到了新的弹道解算方法.最后对所提方法进行了仿真,发现新方法在解算精度没有降低的条件下,大大提高了弹道解算的实时性.     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。