简介:本文基于人工神经网络技术,利用现有军用直升机与可靠性相关因素的评分值和它们的可靠性参数值(MTBF),建立基于神经网络的军用直升机可靠性预计模型。经过检验表明,这种基于神经网络技术的可靠性预计方法为新机研制提供了一种有效可行的可靠性预计方法。
简介:针对发动机特性计算中数据插值精度不高和部件特性的小转速数据难以获得的问题,建立了对部件特性数据进行识别学习的BP神经网络,从而实现了精确插值和对未知特性数据的推测.通过对网络输出结果的分析,表明该网络具有较强的实用性和准确性.
简介:介绍采用多点静压落差法测量风洞试验段的风速,并对其特点进行说明;针对低速直流式风洞稳风速控制困难,易受外部环境影响的问题,提出了一种多层前向神经元网络PSDNN。PSDNN神经网络的风洞稳风速控制系统不仅保留了原来的控制系统,同时还提高了稳风速控制的精度,为得到更好的试验数据提供保障。
简介:针对大推力液体火箭发动机研制中面临的低频结构动力学频率优化问题,采用有限元方法及试验模态方法建立了可信的发动机低频动力学模型,对结构的低频动力学特性进行灵敏度分析,提取对发动机低阶固有频率比较敏感的设计变量。以这些设计变量作为神经网络的输出,待优化的结构固有频率作为输入,通过改进的神经网络建立了映射关系,最后优化得到能使固有频率达到目标值的设计变量值。通过有限元验证,优化结果满足要求。
简介:采用遗传算法与神经网络相结合的方法研究救护直升机的效能评估,建立了评估指标与效能评估值的非线性关系,克服了传统线性评估方法的不足,结果表明GA-BP算法能够很好地评估救护直升机效能,并保持了很高的精确度;同时,采用BP-GA算法对救护直升机的指标进行了优化,结果同样表明该方法可以有效地优化救护直升机的指标。
基于神经网络的直升机可靠性预计
基于BP神经网络的涡扇发动机部件特性研究
基于PSDNN神经网络的稳风速控制系统的分析与应用
基于神经网络的火箭发动机结构动力学优化
基于混沌遗传算法优化神经网络方法的救护直升机效能评估与指标优化研究