首页>
根据【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】搜索到相关结果 9 条
-
飞机电机主轴转子动力学特性分析
-
作者:
周泽友
肖艳平
来源:
科技与创新
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机电机主轴
不平衡响应
模态分析
临界转速
-
描述:
利用ANSYS软件建立了原型飞机电机主轴的有限元模型,计算了同相和异相不平衡响应、模态频率及振型、临界转速,并将模态频率计算结果与ARMD软件的计算结果进行对比。验证了该方法的正确性,并用于计算改进后的飞机电机主轴模型,得到的结果可以为飞机电机主轴的改进提供建议。
-
基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究
-
作者:
刘志伟
来源:
科技与创新
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机舵机电液伺服加载系统
RBF神经网络
多余力
BP神经网络
-
描述:
飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。
-
基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究
-
作者:
刘志伟
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机舵机电液伺服加载系统
RBF神经网络
多余力
BP神经网络
-
描述:
飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。
-
基于三次样条插值BP神经网络的航空阻力伞供应决策模型
-
作者:
谷雨轩
徐常凯
肖凯锐
来源:
科技与创新
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
阻力伞
供应决策
BP神经网络
三次样条插值
-
描述:
针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题,提出一种阻力伞供应数量模型,首先通过三次样条插值扩充样本数据,然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择,最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型,为保障决策提供了有效的方法,对于提升保障效率具有重要意义。
-
某型飞机复合材料舱门结构设计及分析
-
作者:
陈尧渠
来源:
科技与创新
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
复合材料
舱门
结构设计
有限元
-
描述:
选择、金属与碳纤维复合材料之间的处理方式、使用有限元分析软件对舱门进行强度校核方面对舱门的改进设计进行了介绍。
-
某型飞机复合材料舱门结构设计及分析
-
作者:
陈尧渠
来源:
科技与创新
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
复合材料
舱门
结构设计
有限元
-
描述:
选择、金属与碳纤维复合材料之间的处理方式、使用有限元分析软件对舱门进行强度校核方面对舱门的改进设计进行了介绍。
-
L162轻型飞机门框件拉深成形过程模拟分析
-
作者:
孙艳茹
来源:
科技与创新
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
坯料
ABAQUS
有限元
拉深成形
-
描述:
基于abaqus软件,以沈飞公司制造的L162轻型飞机门框件为例,提出了应用有限元分析来预测拉深成形过程。设计了一次成形和二次成形两种方案、不同摩擦系数进行模拟,从分析结果可以看出,二次成形可以减小
-
基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
-
作者:
尹玥
吴闯洋
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
万有引力算法
航空发动机
故障诊断
Elman神经网络
-
描述:
、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。
-
基于GSA-Elman神经网络的航空发动机故障诊断
-
作者:
尹玥
吴闯洋
来源:
科技与创新
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
万有引力算法
航空发动机
故障诊断
Elman神经网络
-
描述:
、BP和Elman神经网络用于航空发动机气路故障诊断,从发动机故障诊断的网络训练速度以及诊断精度两个方面进行综合比较分析。结果表明,三种网络都能对发动机故障做出准确的诊断,其中GSA-Elman网络的收敛速度比其他两种网络更快,且诊断的精度更高。