航空发动机气路智能故障诊断

作者： 钱建阳   来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   故障诊断   神经网络  

描述： 该文研究人工神经网络在航空发动机气路故障诊断方面的应用.利用神经网络的强非线性映射特性,逼近航空发动机这一复杂的非线性动力学系统,建立基于故障预测的神经网络故障诊断系统,对发动机性能进行预测.该文中,分别用BP网络和RBF网络建立了神经网 络诊断系统,重点进?

基于神经网络的航空发动机系统辨识

作者： 刘小锋   来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   神经网络   系统辨识  

描述： 该文从神经网络的角度出发,首先探讨了神经网络用于系统辨识与建模的基本理论,阐述了几种网络用于系统辨识与建模的基本原理并进行了算法推导,然后对三种网络结构用于系统辨识与建模的基本原理并进行了算法推导,然后对三种网络结构用于系统辨识与建模时的性能进行了仿

大型航空企业关键人才配置研究

作者： 张秀平   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 优化配置   神经网络   关键人才  

描述： 过程中所起的不同作用，并结合SF企业的发展战略提出可操作的政策性建议。以上述分析所得关键人才综合素质为模型自学习的基础，运用模糊自学习神经网络(MFNNs)理论和算法，建立SF企业关键人才的动态辨识 、优化

含执行器非线性的多操纵面飞机自适应跟踪控制

作者： 刘棕成   陈勇   董新民   薛建平   程建锋   王族统   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 自适应控制   多操纵面飞机   执行器非线性   神经网络  

描述： 针对含执行器非线性多操纵面飞机跟踪控制困难的问题,基于控制分配提出了一种鲁棒自适应神经网络控制方法。推导了含执行器非线性的多操纵面飞机控制分配方程。设计了自适应神经网络对系统中的非线性不确定项进行

基于BP神经网络的民用飞机交易价格预测

作者： 盛鸣剑   张康   来源： 中国民航大学学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测   民用飞机   神经网络   交易价格  

描述： 机长、翼展、机高、最大起飞重量、最大商载、航程、巡航速度、客座数、货运能力、发动机推力、机龄等输入模型,尝试建立一种基于BP神经网络的民机交易价格预测模型。使用行业交易样本数据对神经网络模型进行训练

倾转翼飞机过渡段定高飞行控制研究

作者： 吴健健   王琦   李之瀚   刘阳   来源： 计算机仿真 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 倾转翼   滑模控制   神经网络   耦合  

描述： 针对倾转翼飞机过渡段控制存在的时变、欠驱动、强耦合等非线性特点,采用滑模控制来对其进行控制,然后在此基础上引入RBF神经网络,利用其非线性映射能力有效解决了滑模控制中存在的误差问题,进一步改善了系统

飞行器健康度神经网络预测方法

作者： 张英   韦闽峰   高晓颖   王世会   曹健   张兴   来源： 航天控制 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞行器   AI   神经网络   健康预测  

描述： 飞行器健康度神经网络预测方法

飞机起落架防滑刹车系统故障诊断研究

作者： 朱素华   邢清雄   来源： 科技创新导报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障诊断   起落架防滑刹车系统   神经网络   故障注入  

描述： 飞机起落架防滑刹车系统故障诊断研究

基于RBF神经网络的X型四旋翼飞行器优化控制

作者： 张莹   刘子龙   来源： 软件导刊 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 自整定   X型四旋翼飞行器   神经网络   PID控制  

描述： 基于RBF神经网络的X型四旋翼飞行器优化控制

基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测

作者： 侯启真   李泽   姬雨初   王阳   来源： 计算机仿真 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 预测误差   神经网络   布谷鸟搜索算法   预测平均投票数  

描述： 针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。