冲压空气进气口是民机环控系统性能实现的关键。针对飞机不同结构参数的NACA进气口,提供三种数据驱动的预测模型,对其性能进行预测。分析多元线性回归模型、二阶多项式模型、人工神经网络三种预测模型的原理,建立相应的数学模型,并在MATLAB实现三种预测模型的代码编译。以某一型号客机为例,进行ANSYS CFX流场仿真,获取不同结构参数对应性能指标的数据库,基于数据库对比不同预测模型下的误差,并分析出适用于飞机NACA进气口不同结构参数性能预测的模型。对较优的BP神经网络模型进行改进,得到更加适合的BP神经网络改进模型。

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19370~20000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。

针对牛头刨床刨头切削速度不平稳问题,采取改进BP神经网络对六杆机构进行优化.建立牛头刨床六杆机构运动简图模型,推导出刨头动力学方程式.构造六杆机构运动参数优化目标函数,采用改进BP神经网络对六杆机构约束参数进行优化.将优化后的参数导入到Solidworks软件中建立三维模型,并且进行动力学仿真.仿真结果显示,与优化前相比,优化后的牛头刨床,不仅延长了刨头的工作时间,而且在工作行程过程中,速度和加速度（0.3-0.8s）运动较为平稳,牛头刨床振动幅度降低.采用改进BP神经网络优化牛头刨床六杆机构,可以提高刨头工作效率和切削的稳定性.

针对电液伺服系统非线性建模问题，研究了电液位置伺服系统神经网络辨识模型的基本结构。分析伺服系统动态模型的输入、输出关系，依据遗传算法优化神经网络权值和阈值，建立神经网络辨识模型的基本结构。利用xPC技术建立阀控缸实时电液伺服实验台，以实验台的阶跃输出信号作为改进BP神经网络系统辨识信号，以实验台正弦输出信号作为验证信号。结果表明：该神经网络辨识模型的基本结构可达到较高的辨识精度，其可信性得以验证，适用于非线性系统模型辨识。