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根据【关键词:遗传算法,超高强度钢,神经网络,切削仿真,正交】搜索到相关结果 304 条
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大型航空企业关键人才配置研究
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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
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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
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含执行器非线性的多操纵面飞机自适应跟踪控制
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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
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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
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基于BP神经网络的民用飞机交易价格预测
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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
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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
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倾转翼飞机过渡段定高飞行控制研究
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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
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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
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飞行器健康度神经网络预测方法
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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
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描述:
飞行器健康度神经网络预测方法
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飞机起落架防滑刹车系统故障诊断研究
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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
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描述:
飞机起落架防滑刹车系统故障诊断研究
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基于RBF神经网络的X型四旋翼飞行器优化控制
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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
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描述:
基于RBF神经网络的X型四旋翼飞行器优化控制
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基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
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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
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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。
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基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测
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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
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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。
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飞机发电机故障诊断的多特征参数组合分析
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作者:
钱伟
王海斌
杨江
冯斌
来源:
测控技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
小波变换
故障特征
飞机发电机
神经网络
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描述:
值,构建神经网络进行故障判定,选用不同的振动特征参数组合对检验样本进行验证以期获得指向性较好的飞机发电机故障特征参数。诊断结果表明,利用RBF网络对发电机故障诊断,采用基于幅值域的特征参数峭度指标、峰值因子
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