针对BP神经网络的原始算法收敛速率慢、学习精度低、训练过程易陷入局部极小值问题，为解决上述问题，提出一种以变学习率BP算法为基础的改进算法，通过区分隐层和输出层的学习率，并用交叉熵作性能函数，提高算法的学习精度和训练速度，并经过数学推导，得到改进算法的实现公式。将改进算法应用于奇偶数判别问题进行仿真，仿真实验结果与其它类似的方法进行比较后，发现改进算法大大降低了网络迭代次数，缩短了网络的训练时间，提高了训练精度，验证了该算法的有效性。

根据某航空企业的需求，提出了针对法兰盘类零件进行批量自动化清洗设备的设计方案，该设备集成了多种清洗技术于一体，其中包括超声波清洗、射流清洗和喷淋清洗等技术，实现了对不同规格的法兰盘类零件的批处理清洗，提高了清洗效率和清洁度。清洗过程中采用水基清洗剂，实现了环境友好型清洗目标。此外，该设备采用了PLC控制技术对清洗过程实施自动化控制，实现了自动化清洗。该方案解决了法兰盘类零件传统清洗的低效率、低质量以及过程难以控制的问题。

分析了AMESim仿真平台的主要特点和功能并以飞机前起落架液压收放系统为例应用AMESim建模仿真技术中的AMESim图形化建模方法建立了系统元件的仿真模型对飞机前起落架收放系统进行了系统仿真仿真结果比较令人满意与实验结果基本吻合.在分析了仿真结果的基础上提出了AMESim的批处理方式优化系统参数的方法为飞机液压系统设计及分析提供了有价值的参考.