基于RBF神经网络的汽油机电控参数的标定及优化

为了寻求电控单元与发动机的最佳匹配,通过分析汽油机电控系统控制参数,建立了汽油机稳态性能预测的径向基函数（RBF)人工神经网络模型。通过LJ276M汽油机台架标定试验获取样本数据,利用训练过的RBF神经网络预测汽油机在其他稳态工况点的电控参数并检验所建立神经网络模型的性能。喷油脉宽和点火提前角的网络输出最大误差小于1%,平均误差小于0.6%。研究结果表明,该预测模型具有较强的泛化能力,能够准确地预测发动机电控参数。     

基于神经网络的脉冲电化学抛光建模方法研究

提出了通过建立径向基函数（RBF）神经网络模型对混粉脉冲电化学抛光效果进行预测的方法。在对影响混粉脉冲电化学抛光效果的因素进行分析和合理选择的基础上,确定了RBF神经网络模型的特征参数和目标参数。利用试验结果对模型进行训练学习,确定了RBF网络模型。利用该模型进行了表面粗糙度预测,预测结果与实际试验结果有较好的一致性,说明RBF神经网络对混粉脉冲电化学抛光效果的预测是有效的。     

轴对称矢量喷管动力学仿真与分析

在对飞机发动机轴对称矢量喷管结构和工作原理进行研究和分析之后,利用UG软件实体模块建立了固体火箭喷管的机构模型。将装配好的固体火箭喷管各构件导入MSC.ADAMS软件中,施加相应约束,构建了该固体火箭喷管的动力学仿真模型,在MSC.ADAMS软件中对固体火箭发动机轴对称矢量喷管的收扩、偏转运动进行了仿真。最终通过仿真获得了固体火箭喷管机构各环节的受载和动态特性数据,为简化新产品的建模、热态特性仿真、获取机构动态特性及加速新产品研发提供了重要的理论依据。     

固体火箭发动机壳体的随机有限元分析

利用二阶矩法推导出圆柱壳和椭球壳基于弹性失效设计准则的中径公式的可靠度指标计算公式,并将其应用于某型号固体火箭发动机壳体的算例中.同时,利用Ansys软件建立该固体火箭发动机壳体有限元模型,在确定性有限元分析的基础上,对其进行随机有限元分析,求出结构的可靠度.分析表明,以材料的力学性能参数、壳体的几何参数为随机变量的固体火箭发动机壳体的可靠性设计是科学和必要的.最后,对输出的功能函数进行灵敏度分析,为结构参数的优化设计提供参考.     

基于神经网络的涡扇发动机中间稳态参数模型

从某型涡扇发动机飞行试验数据出发,基于三层前向神经网络,通过比较训练数据集、神经网络结构以及训练算法对输出结果的影响,确定了该型发动机中间稳态参数预测模型。利用非样本点飞行试验数据模型进行了检验,结果表明,通过神经网络建立的涡扇发动机中间稳态参数预测模型具有可靠的预测精度及模型推广能力,该方法对建立涡扇发动机健康监测模型具有一定的参考作用。     

基于径向基神经网络杯形件拉深成形变压边力预测技术研究

分析了RBF神经网络的预测策略和方法,并建立了板料拉深成形的变压边力预测神经网络模型.采用正交设计法进行样本参数的制定,利用板材成形CAE软件Dynaform获得训练数据,利用被训练好的神经网络对薄板成形过程中变压边力的预测技术进行了研究.数值模拟结果表明,此方法对拉深成形变压边力的预测是可行的.     

基于结构自适应径向基神经网络的油样光谱数据建模

基于光谱分析数据的机械磨损状态预测有利于发现机械系统的早期磨损故障。由于神经网络对于非线性模型的辨识和非平稳信号的预测，与传统预测模型相比具有明显的优势，将神经网络预测方法运用于光谱分析，提出了基于神经网络预测的光谱分析监测技术。在预测模型中采用了在函数逼近、分类能力和学习速度均优于BP网络的径向基函数（RBF）神经网络模型，针对RBF网络的结构对于信号预测或模型辨识的精度具有影响很大的问题，提出了结构自适应RBF网络预测模型。利用遗传算法，对神经网络输入节点数、径向基函数分布系数及网络训练误差进行了优化，得到了最优的RBF网络预测模型。最后，对某航空发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析，并与ARMA模型进行了比较，结果充分表明了文中方法的有效性和优越性。     

SVM方法在火箭发动机故障预测中的应用研究

为了实时、准确、可靠地预测液体火箭发动机故障,在分析标准支持向量机回归方法(SVR)和最小二乘支持向量机回归估计法(LS-SVR)特点的基础上,建立了液体火箭发动机故障预测模型,并分别将其应用于液体火箭发动机参数预测问题。研究结果表明:SVR和LS-SVR两种方法都能有效解决液体火箭发动机故障预测过程中的非线性、高维数、小样本、局部极小等问题。     

脉冲爆震火箭发动机数值模拟研究

脉冲爆震火箭发动机是一种利用脉冲式爆震波产生高温、高压燃气发出的冲量来产生推力的新型推进系统。与常规液体火箭发动机相比,脉冲爆震火箭发动机具有更高的性能,并且结构更简单。本文应用特征线法给出一维爆震波在爆震管内的传播过程的解析解。对爆震波到达爆震管口后发动机的非定常排气流动过程进行了二维数值模拟,并对比了无喷管和带3种不同形式喷管(收敛喷管、收敛扩张喷管和扩张喷管)对发动机推力等性能参数的影响。     

多重结构神经网络在液体火箭发动机故障诊断中的应用研究

根据液体火箭发动机的结构特点和故障诊断过程的特性 ,分析了复杂设备诊断过程的层次性 ,建立了复杂设备故障诊断的多重神经网络模型结构 ,并将其应用于液体火箭发动机涡轮泵的故障诊断 ,结果表明 ,该方法可有效地降解复杂系统故障诊断问题的复杂性、具有快速诊断能力