航空发动机风扇叶片模态分析及其在结构损伤检测中的应用

作者： 何亮   来源： 中国民航大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   BP神经网络   结构损伤检测   有限元   模态分析  

描述： 航空发动机零部件(如风扇叶片、盘和壳体等)故障常常因为微小疲劳裂纹而引起的，零部件一旦发生损伤，其破坏程度迅速发展。在未及时发现的情况下，会很快导致整个结构的毁坏，后果不堪设想，往往导致重大安全事故。因此，研究航空发动机风扇叶片结构损伤的检测方法具有重要的理论和现实意义。 论文总结了基于振动特性的结构损伤检测技术的发展概况以及人工神经网络在结构损伤识别中的应用，综合运用模态分析实验、有限元计算以及人工神经网络等方法，建构处于各种损伤条件下风扇叶片的简化平板模型，并计算各模型的固有频率和振型等模态参数，探讨了损伤位置和损伤程度对其的影响。 论文选取结构的第一阶振型相对改变率和固有频率平方的变化为标识量，建立了用于检测航空发动机风扇叶片结构损伤位置和程度的BP神经网络模型。论文还提出使用有限元计算数据作为网络学习样本，对网络进行训练。通过平板结构四种损伤模型的实验模态分析结果与有限元计算结果对比，验证该方法的准确性和可行性，解决了工程实际中故障样本不足的问题。BP神经网络仿真输出结果达到较高的精度，证明该网络模型能够准确识别损伤的位置和程度。论文研究成果对结构损伤检测、结构改型和优化设计有重要理论意义和一定的参考价值。

航空发动机智能故障诊断系统关键技术研究

作者： 蒋帅   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   遗传算法   BP神经网络   故障诊断   模糊专家系统  

描述： 实现飞机发动机智能故障诊断对保证飞行安全和提高飞机出勤率起着至关重要的作用。然而现有的绝大多数飞机发动机故障诊断系统都没有充分利用实时飞行参数数据与设备故障报文相结合进行实时故障诊断，且普遍存在虚警率高、诊断精度低的缺点。针对上述问题，本文首先将实时下传的飞行参数和故障报文相结合，设计实现了基于“神经网络＋模糊专家系统”分级诊断的航空发动机智能故障诊断系统结构及其关键技术解决方案。神经网络通过对部分关键飞行参数数据进行处理，实现系统部件级的初级故障诊断，确定故障发生的大致范围；模糊专家系统结合初级诊断结果和其他数据实现二级诊断，完成深层次故障的精确定位。该系统结构利用了神经网络长于数值计算、诊断精度高和模糊专家系统知识表达明确的优点，降低了各自构造的复杂性，提高了诊断精度；同时将飞行参数与故障报文相互验证，也一定程度上降低了虚警率。其次，本文采用三层BP神经网络建立了初级诊断模型并采用遗传算法对网络初始化权值和阈值进行全局优化，提高了训练效率，通过算法仿真和结果分析验证了该方法的有效性。重点完成了基于模糊逻辑推理的二级诊断专家系统中模糊规则库模块分层树型结构设计和多规则方法表示、模糊推理机模块基于深度优先的正反向混合推理算法和不确定性计算方法的设计与实现以及故障征兆提取模块的方法实现。最后，本文在VC环境下编码实现了航空发动机智能故障诊断系统验证软件，并选取发动机典型故障模式和部分实际故障样本数据进行了系统测试。通过对测试结果的分析，验证了本文研究成果的正确性。

基于粗糙集的民航无线电干扰预测系统研究

作者： 李雪岩   来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 存储过程   民航无线电干扰预测   BP神经网络   粗糙集   系统设计  

描述： 民航无线电干扰是指民航通信导航监视系统在运行过程中因受民航系统内部或外部因素影响而出现工作质量下降的情况。随着无线电技术在社会各行业中广泛的应用,民航运行所面临的电磁环境日益复杂,无线电干扰成为了民航系统亟须解决的难题。为了提高民航无线电的抗干扰能力,减轻干扰造成的负面影响,本文研究和设计了民航无线电干扰预测系统。本文研究的主要问题是干扰预测方法的研究和干扰预测系统的设计。本文首先基于粗糙集理论分析民航无线电干扰报告数据,建立影响民航无线电干扰因素所处的状态与干扰之间的映射关系,并通过真实数据测试方法的性能;之后将反向传播(Back-Propagation,BP)神经网路与粗糙集理论相结合,利用粗糙集理论处理模糊数据的优势弥补神经网络处理此类数据时的不足来提高预测的准确性,并利用仿真实验测试预测方法的性能;最后,依据民航无线电干扰报告数据的特点与预测方法的需求来设计干扰预测系统,并进行相应的系统性能测试以验证其性能。本文研究的民航无线电干扰预测系统能够为民航无线电管理者采取相应抗干扰措施,提高民航无线电系统运行稳定性等工作提供支持。

基于机器人技术的飞行员服装功耗测试系统

作者： 吕焕然   来源： 天津工业大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器人   BP神经网络   图像处理   服装耗能   运动学建模  

描述： 飞行员服装是确保飞行员能够顺利完成任务以及人身安全的重要保障。在保证基本性能的前提下,对飞行员服装进行客观的评价,是业内学者们研究的热点问题。本文对飞行员服装的耗能数值及服装的完好程度的评价系统展开了研究。本文提出了飞行员服装功耗测量方法和服装完好程度评价模型。其测量方法主要是通过计算系统空载时和系统穿着测试服装时的耗能的差值来表征测试服装耗能值的大小。通过高速摄像机拍摄下人体行走的整个过程,采用OpenCV和图像处理软件对其进行处理,获得人行走时上下肢摆动的范围及模态。使用Solidworks软件进行三维建模,并用Adams对上下肢运动结构进行仿真,在此基础上验证出模型符合人体运动时上下肢摆动范围。设计了以STM32和上位机为核心的数据采集系统。介绍了该系统的硬件和软件的设计,并通过大量的实验采集系统的关键数据,利用数据计算出服装的耗能值,并设定其对应的服装完好程度。基于神经网络算法,利用实验采集到的数据和对应服装的耗能值,建立了测试系统的神经网络模型,完成对服装完好程度进行预测的目的。经实验验证,该模型在预测时的误差在5%左右,达到了等级预测的要求。

基于GA-BRBPNN的航空自耦变压整流器故障诊断方法

作者： 董慧芬   郑坤   杨占刚   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 贝叶斯正则化   遗传算法   BP神经网络   故障诊断   航空自耦变压整流器  

描述： 航空自耦变压整流器(auto-transformer rectifier unit, ATRU)是飞机高压直流电网关键电能变换装置，在运行过程中受高温、机械应力、荷载波动等因素持续影响，其内部元件可能出现相应故障，进而威胁飞机可靠运行及持续适航。针对ATRU整流部分故障信号频谱难以区分、诊断准确率不高问题，提出一种遗传算法(genetic algorithm, GA)与贝叶斯正则化反向传播神经网络(Bayesian regularisation back propagation neural network, BRBPNN)相结合的故障诊断识别方法。首先，实现ATRU故障仿真，以时频分析方式处理所得信号，从而挖掘不同故障状态的特征信息；随后采用GA算法优化BRBPNN初始权阈值并建立最优GA-BRBNPNN诊断模型，将特征样本输入诊断模型进行故障分类识别，测试模型性能；最后，搭建故障模拟实验平台对实测数据进行模型验证。实验结果分析可知，对于仿真故障，该模型诊断准确率可达99.46%,对于实测故障，该模型可全部诊断识别待测样本；由此表明提出的GA-BRBPNN优化模型诊断效果好，具有较高实用价值。

基于改进的BP神经网络探究航空与陆侧客流关系

作者： 王欢   赵慧   周正全   来源： 综合运输 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 陆侧交通   BP神经网络   偏移   航空运输   定量关系  

描述： 为提高航空与陆侧交通客流关系分析的效率，本文基于大数据手段统计海量的航空客流和陆侧交通客流数据，利用改进的BP神经网络算法对航空客流和陆侧交通客流的关系进行了研究。首先，通过遍历隐含层神经元个数并增加算法运行次数的方法探寻隐含层最佳神经元个数。其次，保持航空客流数据不变，在时间轴上偏移陆侧交通客流数据，基于拟合系数设定评价函数，衡量航空客流和陆侧交通客流数据的匹配程度。其三，基于首都国际机场的实际数据进行实例分析，得到航空旅客乘坐陆侧交通方式提前到达和滞后离开机场的时间，并获得了航空客流和陆侧交通客流之间定量关系表达式，为机场陆侧交通设施的建设和改善提供了参考依据。

基于改进BP神经网络探究航班与航空旅客关系

作者： 王欢   赵慧   周正全   来源： 交通工程 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 拟合系数   航班   BP神经网络   定量关系   航空旅客  

描述： 针对航班数量和航空旅客数量的定量关系难以准确求解的问题，提出了使用改进BP神经网络算法，训练并学习二者之间数学关系的方法.以航空旅客数量输出值和目标值之间的拟合系数均值反映网络的学习效果，从而确定隐含层最佳神经元的个数，减小随机误差对结果的影响，提高结果的准确度和可信度.基于首都国际机场的实际数据进行了仿真实验，结果表明，航空旅客数量的输出值与目标值的平均拟合系数在0.85以上，验证了本文所提出方法的有效性.

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

作者： 夏正洪   贾鑫磊   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器   BP神经网络   滑出时间预测   滑出时间影响因素   1小时内平均滑出时间  

描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1

离港航空器滑出时间的BP神经网络预测模型

作者： 夏正洪   贾鑫磊   来源： 航空工程进展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 离港航空器   BP神经网络   滑出时间预测   滑出时间影响因素   1小时内平均滑出时间  

描述： 机场2周实际运行数据对模型进行验证，并以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比检验预测结果的准确性。结果表明：同时段推出航空器数量、同时段起飞航空器数量、同时段落地航空器数量、1

基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测

作者： 魏雨晨   李旭东   刘治国   穆志韬   来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   航空铝合金   BP神经网络   寿命预测   预腐蚀疲劳  

描述： 6A02铝合金作为某型直升机动部件常用材料，在海洋环境条件下，此型材料结构易形成腐蚀损伤。在载荷作用下，结构的腐蚀损伤处会加速裂纹的萌生和扩展，进而影响结构的疲劳寿命。为了能够准确预测6A02铝合金在不同腐蚀损伤及载荷条件下的疲劳寿命，本文依次开展了等级腐蚀试验和预腐蚀疲劳寿命试验，以试件表面实测蚀坑平均尺寸及其疲劳寿命试验数据为样本，将遗传算法(GA)引入BP神经网络建立了6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命预测模型。最后将模型预测结果与测试集数据进行对比，结果表明：GA-BP神经网络相对于传统BP神经网络具有更好的泛化能力和预测精度，可为其在工程上预测6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命提供参考。