简介：提出一种利用改进的B样条经验模态分解（B-splineempiricalmodedecomposition，BS-EMD）识别时变结构瞬时模态参数的方法。针对B~EMD的端点问题，采用基于Levenberg-Marquardt（L-M）算法的BP神经网络对BS-EMD进行改进。进而结合Hilbert变换，将这种改进的B~EMD方法应用于时变结构的参数识别中。仿真算例结果表明，改进的BS-EMD可以有效抑制端点效应问题，利用该方法能够有效地追踪时变结构的瞬时频率。

简介：直升机旋翼系统的工作方式及其所承受的载荷形式使飞行实测载荷数据的有效性不高。研究如何利用有限的实测载荷及飞行参数数据建立直升机旋翼系统飞行参数识别模型，对于推进飞行载荷测试任务有重要意义。基于Matlab编程建立遗传算法优化的BP神经网络直升机旋翼系统飞行参数识别模型，实现通过现有载荷数据及飞参数据对旋翼系统飞行载荷预测仿真。预测的最大相对误差为10％、平均相对误差为3．7％，满足工程要求，并且较未使用遗传算法优化的BP神经网络预测结果好，表明所建立的飞行参数识别模型具有很好的学习能力和泛化能力。

简介：适航要求是利益相关方的需要,不能直接作为需求用于设计,如何解读适航要求并实现设计是适航符合性的重点。以民用航空发动机超转保护系统相关适航要求为基础,利用系统工程中的需求分析方法,将超转保护系统的适航要求转化分解为全寿命周期的设计需求。针对分解识别出的设计需求,提出了发动机超转保护系统的适航符合性方法,以及电子和机械超转保护系统在适航审定中的验证内容,可为民用航空发动机超转保护系统的设计、验证提供参考和借鉴。