直升机自动倾斜器竖向振动的神经网络识别

工程中的许多大型结构中的一些关键部件的振动无法直接测量，因而探索一种间接测量或识别的方法就显得尤为重要。由于直升机飞行状态的复杂性，不但测试困难，而且经典方法处理不理想。文中提出基于BP神经网络方法对直升机自动倾斜器竖向振动进行识别及评估。介绍了网络结构、训练学习过程、试验测试及数据处理过程和识别与估计方法。估计评价的准则主要考虑以估计第一阶谐和频率（6．4Hz)所对应的结果进行比较。由于神经网络方法考虑了不确定性因素，从而估计结果与真实结果相符得较好。最后分析了人工神经网络在用于动力学系统的识别与估计中的多方面问题。     

ARJ客机过顶飞行过程噪声的实验研究

对ARJ客机过顶的噪声源进行了现场实验分析。为了将飞机不同噪声源分开,利用了阵列信号处理技术,设计了多臂螺旋阵。实验发现:ARJ飞机的噪声源主要分布在发动机、起落架、襟翼、尾翼后部等位置,不同频率下,主要噪声源的组成不同,为飞机降噪工作提供了支持。