PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用

作者： 邓俊豪   陈荻云   张博   刘丽红   王荣祥   龚雨荷   来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   BP神经网络   模拟热带海洋大气环境   广义回归神经网络   铝合金  

描述： 针对航空装备在热带海洋大气环境下服役时对金属材料大气腐蚀预测的需求，提出了主成分分析法（PCA）优化的BP神经网络（BPNN）和广义回归神经网络（GRNN）模拟热带海洋大气腐蚀预测模型。研究结果表明，PCA可以很好地对原始数据的进行特征提取，降低样本集的维度。PCA-BPNN和PCA-GRNN模型的拟合优度与预测精度没有明显的相关关系。与PCA-BPNN相比，PCA-GRNN的预测精度高、稳定性更好，这为模拟热带海洋大气腐蚀研究提供了新思路，具有较好的借鉴意义。

基于BP神经网络与遗传算法的航空薄壁件装夹位置选择

作者： 丁宇恒     代玉姣     王留芳   来源： 工业控制计算机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   BP神经网络   航空薄壁件   装配   有限元  

描述： 航空薄壁件具有厚度小、刚度低、易变形的特点。在装配过程中装夹位置选择是航空薄壁件产生变形的重要因素之一。根据实际装配工况，建立航空薄壁件装配过程有限元分析模型，通过对航空薄壁件在不同的装夹位置装配进行有限元分析，获得航空薄壁件的装夹面上表面平均变形值及神经网络训练样本。以航空薄壁件在装配过程中上表面平均变形值最小为目标，利用BP神经网络非线性映射能力构建预测模型，遗传算法优化BP神经网络训练模型，获取最佳装夹位置。使用航空薄壁件上表面所有点的平均位移来代替平均变形量，以典型航空薄壁件I型桁条为案例验证该方法的可行性。试验结果表明，BP神经网络与遗传算法预测值和有限元仿真值误差符合实际工程需要。

基于SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测研究

作者： 刘红军     邵泓斌   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化算法   麻雀搜索算法   BP神经网络   ABAQUS仿真   航空壁板变形预测  

描述： 航空壁板在制孔时由于装夹会发生轻微形变，导致盲制孔精度降低。受加工成本影响，无法通过众多激光传感器来确定装夹后壁板的确切位置。为精准预测航空壁板的变形量，提出一种改进的神经网络预测算法，首先利用粒子群优化算法(PSO)将BP神经网络的初始权值和阈值进行初次优化，再选取收敛速度快、全局寻优能力强的麻雀搜索算法(SSA)对权值和阈值进行二次寻优，从而建立SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测模型。利用Abaqus软件获取50组壁板变形数据作为神经网络的训练与预测数据(训练集45个，测试集5个),对神经网络模型进行训练。为了验证所建模型的准确性，利用BP、PSO-BP、SSA-PSO-BP这3种模型对测试集进行预测，并运用MAPE与RMSE对神经网络模型进行评价。结果表明：基于SSA-PSO-BP的神经网络模型预测航空壁板变形误差较小，预测结果准确率更高。

基于BP神经网络的某型飞机部件装配工时估算方法

作者： 刘宝明     刘鑫荣     宋国秋   来源： 郑州航空工业管理学院学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： CAA   BP神经网络   飞机部件   工时定额估算   典型装配工艺  

描述： 基于BP神经网络的某型飞机部件装配工时估算方法

基于相空间重构的航空电弧故障识别方法

作者： 崔芮华   曹欢   来源： 电工技术学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   信息维数   BP神经网络   相空间重构   计盒维数   相平面图  

描述： 为了进行航空交流串联电弧故障检测,该文在115V/400Hz的航空供电条件下按照美标UL 1699以及SAE AS 5692进行了点接触试验、振动试验和截断试验。利用工控机和数据采集卡提取出电流的正常信号和电弧故障信号,根据基于相空间重构的方法和波形比较法计算出电流信号的计盒维数、信息维数、均值比及其标准差和峰峰值。结果发现,发生了电弧故障后,以上特征值相比于正常情况均产生了较大程度的改变。将上述特征值组成电弧故障样本,作为遗传算法优化的BP神经网络的输入数据,将线路是否正常作为输出,进行电弧故障识别。分析结果表明,该方法的识别效率在96%以上。

基于相空间重构的航空电弧故障识别方法

作者： 崔芮华   曹欢   来源： 电工技术学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   信息维数   BP神经网络   相空间重构   计盒维数   相平面图  

描述： 为了进行航空交流串联电弧故障检测,该文在115V/400Hz的航空供电条件下按照美标UL 1699以及SAE AS 5692进行了点接触试验、振动试验和截断试验。利用工控机和数据采集卡提取出电流的正常信号和电弧故障信号,根据基于相空间重构的方法和波形比较法计算出电流信号的计盒维数、信息维数、均值比及其标准差和峰峰值。结果发现,发生了电弧故障后,以上特征值相比于正常情况均产生了较大程度的改变。将上述特征值组成电弧故障样本,作为遗传算法优化的BP神经网络的输入数据,将线路是否正常作为输出,进行电弧故障识别。分析结果表明,该方法的识别效率在96%以上。

航空变曲率内蒙皮零件精确成形参数优化

作者： 李晓军   门向南   毕四龙   谢延敏   杜凌峰   邓涛   周雄   来源： 锻压技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 减薄率   粒子群优化算法   BP神经网络   压边力   摩擦因数   变曲率内蒙皮零件  

描述： 为推动复杂曲面航空钣金构件的快速制造，以航空变曲率内蒙皮零件为研究对象，基于冲压拉深技术，通过设计合理的工艺模型并结合有限元分析手段来实现零件的精确成形。以零件减薄率为目标响应值，以压边力、凹模与板料间的摩擦因数、压边圈与板料间的摩擦因数为优化变量，设计3因素5水平正交试验，建立了BP神经网络代理模型，并通过粒子群优化算法(PSO)求解得到最佳的工艺参数组合：压边力为607 kN、凹模与板料间的摩擦因数为0.20、压边圈与板料间的摩擦因数为0.13。采用优化后的工艺参数进行成形仿真，零件的减薄率与成形质量均有所改善，仿真模型的预测值与实际值的平均绝对百分比误差MAPE为2.49%,满足优化精度要求。同时，采用优化后的参数进行工艺试验，一次即成形出合格零件，其实际减薄率与仿真模型预测值的相对误差不大于4.8%,验证了仿真模型的准确性，也证明了优化方法的有效性。

飞机冲偏出跑道人为差错量化分析模型

作者： 王洁宁   张聪俊   来源： 安全与环境学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 人为差错   BP神经网络   STPA   不安全事件报告   冲偏出跑道   安全管理工程  

描述： 为了分析飞机冲偏出跑道的人为差错,找到重点防控对象,提出了冲偏出跑道人为差错量化分析模型。首先应用STPA方法对飞机滑行、起飞及着陆程序进行建模,构建安全控制结构图,找出飞机冲偏出跑道的人为差错。然后将它作为BP神经网络的输入层节点,构建24-6-3的3层BP神经网络模型,从ASRS系统中抽取民航领域近5年的冲偏出跑道不安全事件报告作为数据源,根据发生阶段的不同将不安全事件报告分为滑行阶段、起飞阶段、着陆阶段3类,最后将数据源输入BP神经网络模型中进行训练,并利用测试数据检验模型的合理性,准确率为86. 7%。结果表明,特殊情况下机组人员操作不熟练、刹车系统/方向控制错误等是构成所有阶段冲偏出跑道的主要人为差错,飞机冲偏出跑道的发生阶段不同,影响因素的影响程度也不同。

航空活塞发动机的层次熵权性能评价方法

作者： 徐劲松     陈科中     刘保含   来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 熵权法   层次分析法   BP神经网络   航空活塞发动机   GA   性能衰退  

描述： 针对航空活塞发动机多目标、多准则的性能评价问题，采用层次分析法和熵权法将其转化为单目标、多层次的评价，建立不同工况下的性能指标、权重分配和评价体系。用遗传算法BP(back propagation)神经网络（GA-BP）模型对其性能衰退状态进行计算判定，并结合实验与仿真，验证了该性能评价体系的正确性。以喷油孔异常导致发动机性能异常衰退为案例，从燃烧的角度探究其性能衰退出现的机理。结果表明：当发动机零部件出现异常时，层次熵权性能评价方法能较好地反映发动机当前的性能状态，可对其安全性做出准确判断；且GA-BP计算模型的平均绝对百分比误差比BP、RBF(radial basis function)、Elman模型分别减小了3.520 8%、0.702 7%、3.785 4%，具有较高的精确性。

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

作者： 黄奇   徐月芳   来源： 航空计算技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测算法   Squares   Support   BP神经网络   民航收益管理   LS   SVM)   最小二乘支持向量机(Least   Machines   Vector  

描述： 利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益。结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高。支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力。组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作。