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题名基于神经网络的民用飞机重着陆诊断技术研究
被引量：24
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作者
曹海鹏
舒平
黄圣国
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机构
南京航空航天大学民航学院
中国民用航空总局航空安全技术中心
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出处
《计算机测量与控制》
CSCD
2008年第7期906-908,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(79870032)
航空科学基金资助项目(98I52091)
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文摘
针对飞行品质监控工作中发现的国内航空公司对于重着陆的判断方法存在很多不足,一线飞行员和机务人员对此满意度不高,研究从造成重着陆的相关因素入手,利用QAR记录的多个飞行参数的信息,采用人工神经网络建立重着陆的诊断模型;以航空公司的B737机型的实际数据为样本对模型进行训练和验证,结果显示基于神经网络的模型能够准确判断重着陆事件,为重着陆的诊断提供了一条行之有效的途径,具有较强的工程实用价值和通用性。
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关键词
重着陆
飞行品质监控
诊断模型
bp神经网络
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Keywords
hard landing
flight operational quality assurance
diagnosis model, bp nerual network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于PCA-BP神经网络的装甲车辆柴油机状态评估
被引量：9
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作者
曹艳华
陈春良
齐蕴光
宋敬华
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机构
装甲兵工程学院
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出处
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2012年第7期1892-1894,共3页
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文摘
针对装甲车辆柴油机摩托小时不能真实反映实际技术状况的问题,通过提取气缸压缩压力、加速时间、减速时间、供油提前角、振动能量和平均燃油流量等状态参数,运用主成分分析和BP神经网络相结合的方法构建了一种柴油机状态评估模型;该模型首先利用主成分分析方法将多个参数简化为两个综合参数,并根据综合参数的散点图对柴油机的状态进行初步划分,得到BP神经网络的训练数据;最后通过建立BP神经网络进行状态评估;评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。
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关键词
装甲车辆
柴油机
主成分分析
bp神经网络
状态评估
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Keywords
armored vehicle
diesel engine
principal component analysis （PCA）
bp nerual network
condition evaluation
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分类号
TK428
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名基于OMAGA-BP算法的高密度电阻率法反演研究
被引量：1
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作者
刘湘浩
刘四新
胡铭奇
孙中秋
王千
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机构
吉林大学地球探测与科学技术学院
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出处
《物探与化探》
CAS
北大核心
2023年第6期1519-1527,共9页
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基金
国家重点研发计划课题“石窟岩体裂隙渗流精细探测与多源数据处理解释系统研究”(2021YFC1523401)。
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文摘
高密度电阻率法由于其高效、直观的特点,在工程勘查中得到广泛应用。然而,由于反演问题的高度非线性,传统的反演方法在刻画异常体边界时存在一定的不精确性。为了实现高精度的高密度电法二维非线性反演成像,克服BP算法损失函数参数空间存在大量鞍点影响计算精度,及普通遗传算法存在早熟收敛、难以赋予BP网络最优的权值阈值的问题,本文提出基于最佳保留策略的自适应遗传算法(optimum maintaining adaptive genetic algorithm,简称OMAGA)优化的BP神经网络进行高密度电法二维反演成像方法。该方法对仿真模型数据及实测数据的反演计算都得到了较好的结果,表明该方法具有泛化能力强、反演计算精度高的优点。该研究对未来高密度电阻率法的精确反演有一定的指导作用,有助于提高地下目标的识别精度。
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关键词
基于最佳保留策略的自适应遗传算法
bp神经网络
高密度电阻率法
反演精度
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Keywords
optimum maintaining adaptive genetic algorithm
bp nerual network
high-density electrical method
inversion accuracy
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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