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多尺度特征融合的岩性识别模型
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作者 贾澎涛 成宇超 +1 位作者 蒋永杰 李娜 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第5期904-915,共12页
针对现有岩性识别方法中存在的特征表达能力不足、模型泛化性能受限以及识别精度偏低等问题,提出了一种基于多尺度特征融合的岩性识别模型MSFR-Net。基于原始测井曲线,设计了一种特征提取模块FEM,通过双向门控循环单元BiGRU与奇偶序列... 针对现有岩性识别方法中存在的特征表达能力不足、模型泛化性能受限以及识别精度偏低等问题,提出了一种基于多尺度特征融合的岩性识别模型MSFR-Net。基于原始测井曲线,设计了一种特征提取模块FEM,通过双向门控循环单元BiGRU与奇偶序列交互机制相结合,实现测井曲线的多尺度特征深度挖掘;构建了一种随机卷积模块,采用动态卷积核参数优化策略,有效提取地层特征间的空间关联关系;基于包含6个基分类器的决策模块,通过多分类器协同决策机制,提升模型分类性能并完成岩性识别任务。结果表明:基于真实测井数据的测试中,与SVM、GRU等10种常用的岩性识别模型相比,MSFR-Net在准确率、精确率、召回率以及F1分数等关键指标上表现更优;在D井试验中,MSFR-Net在大类别岩性的预测精确率达95.1%,在小类别岩性上的预测准确率达到72.7%,MSFR-Net相较于SVM提高了13.27%,相较于LSTM提高了12.61%。MSFR-Net通过多尺度特征融合与集成学习策略的协同优化,有效提升了关键地质特征的提取能力与模型泛化性能,为岩性识别提供了一种新的技术路径。 展开更多
关键词 测井曲线 岩性识别 特征融合 rocket网络 多分类器
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基于卷积神经网络的火箭冲压组合发动机燃烧流场重构 被引量:1
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作者 高屹 刘冰 +3 位作者 张至斌 朱韶华 朱梦豪 秦飞 《燃烧科学与技术》 北大核心 2025年第1期35-45,共11页
本文提出一种基于卷积神经网络架构的燃烧流场重构模型,旨在从低分辨率温度场中重构得到具有复杂流场特征的火箭冲压组合发动机二维温度场.通过大涡模拟方法获得了4种不同构型燃烧室的湍流燃烧流场数据集,使用其中3组构型作为训练集,并... 本文提出一种基于卷积神经网络架构的燃烧流场重构模型,旨在从低分辨率温度场中重构得到具有复杂流场特征的火箭冲压组合发动机二维温度场.通过大涡模拟方法获得了4种不同构型燃烧室的湍流燃烧流场数据集,使用其中3组构型作为训练集,并对另一个构型燃烧室温度场的重构结果进行分析,以对重构神经网络模型进行验证.研究结果表明,该温度场重构模型可以有效从低分辨率温度场中重构得到二维高分辨率温度分布,在中心火箭后缘主要燃烧区域的温度场重构平均误差小于5%,重构精度高于双三次插值算法.本研究数据集和模型可为后续实现组合发动机燃烧状态的智能感知和调控提供支撑. 展开更多
关键词 火箭冲压组合发动机 卷积神经网络 流场重构 湍流燃烧
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基于改进深度神经网络的火箭弹在线弹道规划方法
3
作者 谢添吉 陈琦 《弹道学报》 北大核心 2025年第4期102-111,共10页
为提升火箭弹在线弹道优化效率并缩短最优弹道生成时间,以落速最大为性能指标,提出了一种基于改进深度神经网络的在线弹道规划方法。针对制导火箭弹滑翔弹道模型,构建了一个可自适应调节状态注意力权重的深度神经网络,用于实现弹道快速... 为提升火箭弹在线弹道优化效率并缩短最优弹道生成时间,以落速最大为性能指标,提出了一种基于改进深度神经网络的在线弹道规划方法。针对制导火箭弹滑翔弹道模型,构建了一个可自适应调节状态注意力权重的深度神经网络,用于实现弹道快速规划。首先,利用Radau伪谱法对单条制导火箭弹弹道进行优化;其次,通过对初始点状态施加一定程度的扰动,生成大量典型弹道数据用于进行训练;然后,针对不同状态量学习难度差异以及积分误差累积问题,提出了带有状态注意力模块的神经网络。在此基础上,建立了完整的弹道预测模型,并开展仿真对比和蒙特卡洛实验。结果表明,所提出的改进深度神经网络能够动态调整各状态量之间的权重,在不同初始条件下快速生成合理的弹道规划方案,且各项误差相比于传统深度神经网络均有所下降,显示出更好的学习能力和适应性。此外,该方法计算速度也远远快于伪谱法,具有在线弹道规划的应用潜力。 展开更多
关键词 注意力机制 神经网络 制导火箭弹 弹道规划
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基于DBSCAN-MLP的火箭弹命中精度控制方法
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作者 周渊 赵永娟 +2 位作者 郭超哲 朱子文 贺柏舟 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第4期52-58,共7页
随着现代战争的发展,无控火箭弹的使用亟需减小弹丸散布,提高火箭弹的命中精度。针对火箭弹落点散布大的问题,提出了一种基于DBSCAN-MLP的火箭弹命中精度控制方法,对火箭弹进行落点修正。通过对火箭弹外弹道飞行轨迹进行仿真,用蒙特卡... 随着现代战争的发展,无控火箭弹的使用亟需减小弹丸散布,提高火箭弹的命中精度。针对火箭弹落点散布大的问题,提出了一种基于DBSCAN-MLP的火箭弹命中精度控制方法,对火箭弹进行落点修正。通过对火箭弹外弹道飞行轨迹进行仿真,用蒙特卡洛散点对火箭弹进行无控射击仿真获得弹丸散布数据,之后通过DBSCAN聚类算法对落点数据进行聚类处理并用于MLP模型的训练,利用得到的命中精度控制模型对火箭弹弹道轨迹进行修正以减小火箭弹落点散布。仿真结果表明,使用文中提出的DBSCAN-MLP的火箭弹命中精度控制方法得到的弹丸落点散布圆概率误差(CEP)小于50 m,提高了弹箭的打击精度。 展开更多
关键词 火箭弹 MLP神经网络 DBSCAN聚类算法 命中精度控制
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多可信度数据融合方法在重复使用火箭气动特性预示中的应用
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作者 陈立为 秦曈 +4 位作者 高武焕 胡彦辰 杜涛 唐伟 魏威 《宇航学报》 北大核心 2025年第2期310-319,共10页
随着重复使用运载火箭技术的蓬勃发展,高效且精确地获取火箭在返回阶段的气动特性,对于加速研发进程和提升设计效率至关重要。传统神经网络建立的气动模型在遵循对称性和连续性等关键物理规律方面存在局限性。为解决这一问题,提出了一... 随着重复使用运载火箭技术的蓬勃发展,高效且精确地获取火箭在返回阶段的气动特性,对于加速研发进程和提升设计效率至关重要。传统神经网络建立的气动模型在遵循对称性和连续性等关键物理规律方面存在局限性。为解决这一问题,提出了一种多可信度神经网络方法。与直接将物理方程残差作为损失项的物理信息神经网络(PINN)不同,该方法以神经网络模块代替气动建模Taylor展开式系数,保持了气动系数相对攻角、侧滑角的线性和非线性关系的组合;并结合多可信度的层次化思想,有效提升了模型预示的准确度和稳定性。系统分析了数据量和网络规模对预示准确度的影响,预示结果的相对误差不超过10%,能够满足工程设计的严格要求,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 数据融合 神经网络 知识表征 重复使用火箭
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基于概率神经网络的发动机脱粘机电阻抗监测方法
6
作者 张园园 霍亮 +2 位作者 梁世伟 杜飞 张慧敏 《制造业自动化》 2025年第8期99-105,共7页
固体发动机界面脱粘是固体火箭发动机的主要破坏模式之一,是限制发动机寿命的薄弱环节。准确可靠的监测粘接界面的脱粘损伤对于确保发动机可靠性具有重要意义。固体发动机的脱粘监测识别准确度仍然较低,为此提出了基于概率神经网络的机... 固体发动机界面脱粘是固体火箭发动机的主要破坏模式之一,是限制发动机寿命的薄弱环节。准确可靠的监测粘接界面的脱粘损伤对于确保发动机可靠性具有重要意义。固体发动机的脱粘监测识别准确度仍然较低,为此提出了基于概率神经网络的机电阻抗脱粘损伤识别方法。建立了脱粘监测的概率神经网络,直接采用机电阻抗实部曲线作为输入,实现脱粘损伤位置的“端到端”识别。试验验证了所提出方法的识别精度,结果表明所提出的方法可以在每个类别12个训练样本下获得90%以上的识别精度,且传感器位置对识别精度影响较小,同时克服了现有方法依赖于人工构建的损伤指标的缺点,为发动机脱粘监测提供了技术基础。 展开更多
关键词 机电阻抗 概率神经网络 固体发动机 脱粘 监测
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虑及认知不确定性的曲线加筋壁板承载性能智能预测方法
7
作者 段于辉 张建新 +4 位作者 冯春早 吴俊 苑书林 王小召 王茂富 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期259-266,共8页
未来复杂多变的战争环境对火箭武器的快速支援、机动灵活等性能提出更高的需求,开展结构的轻量化设计刻不容缓。以火箭武器中的曲线加筋壁板为研究对象,针对其由于非线性特性复杂致使力学响应分析耗时长、代理模型构建精度低等问题,构... 未来复杂多变的战争环境对火箭武器的快速支援、机动灵活等性能提出更高的需求,开展结构的轻量化设计刻不容缓。以火箭武器中的曲线加筋壁板为研究对象,针对其由于非线性特性复杂致使力学响应分析耗时长、代理模型构建精度低等问题,构建虑及模型认知不确定性的贝叶斯卷积神经网络,学习曲线加筋壁板的布局图像与屈曲载荷系数之间端到端的映射关系,并与经典的代理模型方法进行对比。结果表明,使用相同的测试集,所提出的智能预测方法的平均均方根误差仅为5.151,实现最准确的预测并提供预测结果的可信度,也证实曲线加筋壁板具有很高的设计潜力,为火箭武器的结构优化设计提供了创新思路。 展开更多
关键词 曲线加筋壁板 承载性能 贝叶斯卷积神经网络 认知不确定性 火箭武器
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基于MLP神经网络的海上发射平台主尺度优化研究
8
作者 卢志童 王宝来 +1 位作者 王超 王棋 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第6期94-100,共7页
海上发射平台是确保海上发射安全的重要一环,利用多层感知机(MLP)神经网络对海上发射平台进行优化。参考海上发射的总体性布置设计,建立了火箭在发射船上刚性连接段的弯矩模型,计算平台的不同浪向角下的运动响应确定0°浪向角作为... 海上发射平台是确保海上发射安全的重要一环,利用多层感知机(MLP)神经网络对海上发射平台进行优化。参考海上发射的总体性布置设计,建立了火箭在发射船上刚性连接段的弯矩模型,计算平台的不同浪向角下的运动响应确定0°浪向角作为最优浪向角;选取6个平台主尺度参数作为优化变量,通过MLP神经网络模型对母型平台进行优化设计,得到的优化平台火箭弯矩相比母型平台减少了21.2%;随后对部分优异的样本点进行建模和数值仿真。结果表明,MLP神经网络模型误差在1%左右,验证了模型准确性,为发射平台的设计优化提供一种新方法,同时为海上发射安全性提供一种预测手段。 展开更多
关键词 MLP神经网络 全析因设计法 火箭弯矩 半潜式平台优化
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火箭弹气动学科代理模型构建方法研究 被引量:7
9
作者 赵良玉 杨树兴 佘浩平 《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期1-4,38,共5页
针对火箭弹多学科优化体系中气动学科采用计算流体力学方法计算时间过长的问题,提出了一种综合运用CFD技术、试验设计技术、径向基函数神经网络技术构建火箭弹气动学科代理模型的方法,并对其流程进行了详细分析说明。通过算例分析,证明... 针对火箭弹多学科优化体系中气动学科采用计算流体力学方法计算时间过长的问题,提出了一种综合运用CFD技术、试验设计技术、径向基函数神经网络技术构建火箭弹气动学科代理模型的方法,并对其流程进行了详细分析说明。通过算例分析,证明了该方法的可行性和有效性。该方法在保证一定精度前提下大大降低了火箭弹气动学科的计算周期。 展开更多
关键词 多学科设计优化 代理模型 火箭弹 RBF神经网络
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Elman型神经网络在液体火箭发动机故障预测中的应用 被引量:15
10
作者 田路 张炜 杨正伟 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期191-194,共4页
提出一种将Elman神经网络应用于液体火箭发动机故障预测的模型,并进行了多参数多步预测。仿真计算结果表明,较传统的静态BP网络预测模型,该模型结构简单,动态特性好,对于液体火箭发动机重要参数的预测效果较好,收敛速度快且精度高,具有... 提出一种将Elman神经网络应用于液体火箭发动机故障预测的模型,并进行了多参数多步预测。仿真计算结果表明,较传统的静态BP网络预测模型,该模型结构简单,动态特性好,对于液体火箭发动机重要参数的预测效果较好,收敛速度快且精度高,具有较好的非线性时序预测能力,说明其在液体火箭发动机的故障预测中应用的可行性。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 液体火箭发动机 故障预测
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橡胶老化性能的神经网络研究方法 被引量:9
11
作者 曹翠微 蔡体敏 《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期142-144,共3页
运用神经网络方法,建立了预测橡胶老化性能的计算模型。运用该模型计算了“O”型橡胶密封圈在不同时间下的老化性能,并与实验结果进行了比较。结果表明,该模型精度较高,在固体火箭发动机研究方面具有较好的工程应用价值。
关键词 神经网络 橡胶材料 老化性能 固体火箭发动机
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神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用(Ⅰ)非线性辨识技术 被引量:6
12
作者 黄敏超 张育林 陈启智 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期6-10,共5页
应用BP神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障实时检测系统。它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障。液体火箭发动机启动与稳态过程的试... 应用BP神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障实时检测系统。它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障。液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明:基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。 展开更多
关键词 流体推进剂 火箭发动机 神经元网络 故障检测
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多重结构神经网络在液体火箭发动机故障诊断中的应用研究 被引量:2
13
作者 张炜 徐志高 黄先祥 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2003年第2期292-294,338,共4页
根据液体火箭发动机的结构特点和故障诊断过程的特性 ,分析了复杂设备诊断过程的层次性 ,建立了复杂设备故障诊断的多重神经网络模型结构 ,并将其应用于液体火箭发动机涡轮泵的故障诊断 ,结果表明 ,该方法可有效地降解复杂系统故障诊断... 根据液体火箭发动机的结构特点和故障诊断过程的特性 ,分析了复杂设备诊断过程的层次性 ,建立了复杂设备故障诊断的多重神经网络模型结构 ,并将其应用于液体火箭发动机涡轮泵的故障诊断 ,结果表明 ,该方法可有效地降解复杂系统故障诊断问题的复杂性。 展开更多
关键词 液体火箭发动机 涡轮泵 神经网络 故障诊断
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模糊超体神经网络及其在火箭发动机故障分离中的应用 被引量:4
14
作者 黄敏超 吴建军 陈启智 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期79-82,共4页
提出了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络二次分离器,模糊集是由模糊超体聚集形成的集合体,模糊超体在一次分离中表现为由半径和球心确定的n维超球,在二次分离中是一个由夹角、球心和方向矢量确定的部分超球。神经网络... 提出了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络二次分离器,模糊集是由模糊超体聚集形成的集合体,模糊超体在一次分离中表现为由半径和球心确定的n维超球,在二次分离中是一个由夹角、球心和方向矢量确定的部分超球。神经网络二次分离学习算法与一次学习算法相比,提高了训练样本的分离精度,增强了神经网络对故障的敏感性。 展开更多
关键词 液体推进剂 火箭发动机 故障诊断 神经网络
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基于BP网络的群射防空火箭炮变间隔研究 被引量:1
15
作者 陈兵 马大为 +1 位作者 乐贵高 赵岗 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1148-1150,共3页
通过动力学仿真为BP网络建立训练样本,从而使其能够模拟变发射间隔与起始扰动的非线性动力学关系。在对BP网络训练后对变间隔的问题进行研究,并进行优化,从而得出了一组较好的发射间隔值,使得相应的起始扰动较小。动力学的仿真表明BP网... 通过动力学仿真为BP网络建立训练样本,从而使其能够模拟变发射间隔与起始扰动的非线性动力学关系。在对BP网络训练后对变间隔的问题进行研究,并进行优化,从而得出了一组较好的发射间隔值,使得相应的起始扰动较小。动力学的仿真表明BP网络优化的结果比较可靠,从而为确定群射防空火箭炮的发射间隔提供参考。 展开更多
关键词 BP网络 火箭炮 变间隔 动力学
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液体火箭发动机的分层贝叶斯变分推理故障诊断方法 被引量:2
16
作者 刘久富 丁晓彬 +4 位作者 汪恒宇 王彪 刘海阳 杨忠 王志胜 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期289-296,共8页
针对稀疏数据场景下,传统的多项式-狄利克雷模型存在一定的分类精度问题,提出一种基于变分推理的分层贝叶斯网络的参数估计方法.通过在传统的多项式-狄利克雷模型中引入超先验,构建出的分层多项式-狄利克雷模型可用于贝叶斯网络中的条... 针对稀疏数据场景下,传统的多项式-狄利克雷模型存在一定的分类精度问题,提出一种基于变分推理的分层贝叶斯网络的参数估计方法.通过在传统的多项式-狄利克雷模型中引入超先验,构建出的分层多项式-狄利克雷模型可用于贝叶斯网络中的条件分布估计.对分层多项式-狄利克雷模型的先验依赖结构进行分析研究,提出一种快速准确的自组织变分推理算法.与传统的分类模型相比,本文提出的分层多项式-狄利克雷模型在处理小数据集液体火箭发动机的故障分类中有显著的性能提高. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 液体火箭发动机 分层多项式-狄利克雷模型 变分推理算法
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一种自组织双模糊神经网络控制算法 被引量:3
17
作者 吕林涛 安婧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第17期221-223,228,共4页
针对传统模糊神经网络设计复杂、控制实时性滞后的问题,提出自组织双模糊神经网络算法。将样本数据进行聚类划分,形成原始的模糊隶属函数集;在神经网络的离线训练过程中,完善并优化模糊隶属函数和规则;采用双神经网络结构,在线工作时,... 针对传统模糊神经网络设计复杂、控制实时性滞后的问题,提出自组织双模糊神经网络算法。将样本数据进行聚类划分,形成原始的模糊隶属函数集;在神经网络的离线训练过程中,完善并优化模糊隶属函数和规则;采用双神经网络结构,在线工作时,一个神经网络完成在线学习任务,另一个神经网络完成工业控制任务;经过一定的系统周期,同步系统中两组神经网络的参数;提取完成控制任务的神经网络的输出作为算法的输出。应用于火箭发动机试验台控制系统中,表明算法能够提升控制系统中针对输入参数越界的鲁棒性,提高控制实时性,简化了模糊神经网络的设计复杂度。 展开更多
关键词 双神经网络 自组织模糊神经网络 火箭发动机试验台控制系统
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基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法 被引量:18
18
作者 黄强 吴建军 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期11-15,共5页
根据故障检测原理,研究和实现了基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法。根据训练结果、测试结果和故障检测结果可以看出,云-神经网络用于液体火箭发动机的故障检测是可行的,经过历次试车数据验证,该方法没有误报警和漏报警。
关键词 云模型 云-神经网络 液体火箭发动机 故障检测
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基于RBF网络的火箭发动机动态过程建模 被引量:9
19
作者 王建波 于达仁 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期9-12,共4页
提出了基于径向基函数神经网络(RBFN)的火箭发动机动态过程建模,仿真计算表明:采用RBFN建模,可以达到很好的逼近精度,而且网络训练速度大大加快,可以更好地适应实时状态监控和故障诊断,有实际的工程运用价值。
关键词 液体火箭发动机 人工神经元网络 动态模型
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基于模糊神经网络的液体火箭发动机振动检测 被引量:1
20
作者 黄敏超 吴建军 +2 位作者 朱恒伟 王克昌 陈启智 《振动工程学报》 EI CSCD 1997年第2期219-224,共6页
液体火箭发动机振动检测涉及部件振动数据的收集、振动特征的抽取与度量以及度量结果的决策。基于模糊神经网络提出了一种发动机振动故障检测的基本系统。这种技术的吸引力在于:神经网络采用可变模糊集代表发动机工作模式,自然地提供... 液体火箭发动机振动检测涉及部件振动数据的收集、振动特征的抽取与度量以及度量结果的决策。基于模糊神经网络提出了一种发动机振动故障检测的基本系统。这种技术的吸引力在于:神经网络采用可变模糊集代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的有用信息;神经网络的离线学习算法可以从训练样本中提取振动知识;神经网络的监测算法不仅能正确预报故障,同时也能对新的振动信息进行在线学习。实验研究结果表明:模糊神经网络可以成功地用于泵压式液体火箭发动机热试车的振动故障检测。 展开更多
关键词 液体火箭发动机 模糊集 神经网络 振动检测
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