Система экспресс-анализа массы крыла на основе искусственной нейронной сети

Система экспресс-анализа массы крыла на основе искусственной нейронной сети

Автор: Абашев, Олег Викторович

Шифр специальности: 05.13.12

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2011

Место защиты: Москва

Количество страниц: 149 с. ил.

Артикул: 5384158

Автор: Абашев, Олег Викторович

Стоимость: 250 руб.

Система экспресс-анализа массы крыла на основе искусственной нейронной сети  Система экспресс-анализа массы крыла на основе искусственной нейронной сети 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ОСНОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И ИНДЕКСЫ.
ВВЕДЕНИЕ.
1 АНАЛИЗ СИСТЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ
И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.
1.1 Обзор систем автоматизированного проектирования.
1.1.1 Структура, особенности и тенденции развития современных САПР
1.1.2 Сравнительный анализ САПР в области весовых расчетов и предпосылки к созданию системы экспрессанализа
1.3 Существующие подходы к расчету массы крыла магистрального самолета
1.4 Искусственные нейронные сети как инструмент аппроксимации функции многих переменных.
1.4.1 Классические методы аппроксимации
1.4.2 Парадигма искусственных нейронных сетей
1.4.3 Обзор применения искусственных нейронных сетей в аэрокосмической промышленности.
1.5 Постановка задачи исследования.
2 МЕТОДИКА РАСЧЕТА ОТНОСИТЕЛЬНОЙ МАССЫ КРЫЛА ПАССАЖИРСКОГО САМОЛЕТА С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙОННОЙСЕТИ.
2.1 Методика использования аппарата нейронных сетей для весовых расчетов
2.2 Выбор расчетных параметров крыла и системы ограничений.
2.3 Определение типа нейронной сети и выбор исходных параметров
2.4 Общий алгоритм работы многослойной искусственной нейронной сети
2.5 Определение топологических параметров многослойной искусственной нейронной сети.
2.6 Активационные функции.
2.7 Предварительная обработка и нормирование входных данных
2.8 Формирование обучающей и контрольной выборок
2.9 Обучение многослойной искусственной нейронной сети
2. Выбор коэффициента обучения
3 СИСТЕМА ЭКСПРЕССАНАЛИЗА ОТНОСИТЕЛЬНОЙ МАССЫ КРЫЛА САМОЛЕТА.
3.1 Требования к интеллектуальным системам
3.2 Основные характеристики системы экспрессанализа
3.3 Описание интерфейса системы .
3.4 Тестовый численный эксперимент.
4 ПРОЕКТНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМЫ ЭКСПРЕССАНАЛИЗА .
4.1 Постановка задачи, ограничения, учитываемые факторы, принимаемые в рамках исследования.
4.2 Формирование обучающих выборок для обучения многослойной искусственной нейронной сети
4.3 Проведение численного эксперимента
4.3.1 Влияние на ошибку вычисления топологии МИНС и активационных функций
4.3.2 Влияние на ошибку вычислений целевой функции ошибки
4.3.3 Влияние на ошибку вычислений степенного коэффициента активационной функции
4.3.4 Влияние на ошибку вычислений коэффициентов при модифицированной целевой функции ошибки
4.3.5 Влияние на ошибку вычислений коэффициента скорости обучения.
4.3.6 Проектные рекомендации по использованию СЭА ОМК

ВЫВОДЫ.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


В работах этих авторов приведены основные математические модели ИНС, рассмотрены алгоритмы их обучения, даны общие рекомендации по применению многослойных нейронных сетей. В труде С. Хайкина приводятся подходы к увеличению скорости обучения нейронной сети без существенного ухудшения точности аппроксимации. Помимо работ в области искусственных нейронных сетей, в основу исследования положены труды, посвященные проектированию самолетов, в частности весовому. К таким трудам относятся работы В. М.Шейнина, В. Козловского, Л. А. Бадягина, Э. Торенбика, С. М. Егера, В. Ф. Мишина, Н. К. Лисейцева. Анализ работ показывает несоответствие уровня научно-методического обеспечения САПР в части весового проектирования требованиям, предъявляемым к современным магистральным самолетам. Необходимо разработать качественно новые подходы для расчета массы конструкции с целью дальнейшего повышения качества принятия технических решений на ранних стадиях проектирования. Выявлен характер влияния параметров искусственной нейронной сети на точность расчета. Математическая модель реализована в виде системы NeuroWorks экспресс-анализа определения массы крыла (СЭА ОМК), которая может использоваться в составе системы формирования облика самолета. Разработанная методика проведения весовых расчетов с помощью аппарата искусственных нейронных сетей, весовая нейросетевая математическая модель крыла, а также алгоритмы, процедуры и система экспресс-анализа NeuroWorks внедрены на ОАО «Авиационный комплекс им. С.В. Илыошина» и на кафедре «Инженерная графика» МАИ. Основные теоретические положения и некоторые результаты исследования опубликованы автором в научных статьях [, , 0, 1], а также содержатся в тезисах докладов [-, -, -] на научно-технических конференциях всероссийского и международного значения. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, списка литературы и приложения. Общий объем диссертации - 9 страниц, включая таблиц и рисунков. Во введении анализируется проблема автоматизаций весовых расчетов в рамках системы формирования облика самолета, сформулирована цель исследования, дана общая характеристика работы. В первой главе проводится анализ систем формирования облика самолета в части весовых расчетов и программ, основанных на нейронных сетях, обосновывается актуальность создания системы экспресс-анализа определения массы крыла и ставится задача исследования. Вторая глава посвящена методике создания весовой математической модели крыла с применением аппарата искусственных нейронных сетей на примере магистрального самолета. В третьей главе описана разработанная автором система экспресс-анализа определения массы крыла магистрального самолета. В четвертой главе определены граничные условия и варьируемые параметры, принятые в рамках исследования, приведены и проанализированы результаты численных экспериментов, проведенных с помощью СЭА ОМК. В приложении приводится демонстрационная презентация. Создание авиационной техники является сложным интеллектуальным процессом и предусматривает ряд типовых этапов и процедур. При разработке самолета осуществляется формирование его облика по заданным тактико-техническим требованиям; эскизная проработка; проведение расчетных процедур, связанных с определением аэродинамических, прочностных, эксплуатационных, экономических и других характеристик; оптимизация конструкции; рабочее проектирование; производство опытных образцов; испытание и разработка рекомендаций но улучшению тех или иных характеристик. Процесс проектирования является итерационным и требует возврата к предыдущим этапам, уточнению параметров, математических моделей, рабочей конструкторской документации. Ошибки, допущенные на ранних стадиях проектирования, увеличивают сроки создания самолета, повышают его стоимость и снижают его конкурентоспособность. Эксп. Прочыш. Рисунок 1. В настоящее время на всех этапах жизненного цикла летательных аппаратов широко используют системы автоматизированного проектирования (САПР). Такие системы применяют для решения следующих задач (см.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.205, запросов: 244