抑制桥梁结构横向振动的半主动控制方法

研究了桥梁结构的半主动控制问题，在算法上采用基于神经网络的模糊控制，不需要建立精确的分析模型，计算较为简便，避免了用多参量建立模糊关系方程的求解困难，并与二次最优控制算法进行了对比。数值结果表明，提出的半主动控制系统对减小结构的地震响应是有效的。     

新型集装箱起重机防摇控制系统研究

在集装箱起重机的工作过程中，存在吊具周期遥摆问题，严重影响了港口装卸效果。文中基于模糊神经网络控制器的特点，研究了一种新型的集装箱起重机防摇控制系统。介绍了模糊神经网络控制器的结构和设计思路，新型防遥控制系统的硬件和软件设计。     

基于模糊神经理论的驾驶员控制模型的研究

把横向预瞄偏差作为模糊神经驾驶员控制模型的输入变量之一，解决了由于输入变量较多，神经网络节点数巨大的问题，从而设计并实现了模糊神经驾驶员控制模型网络拓扑结构，并用BP网络实现了控制规则的模糊映射。仿真的结果表明：所建立的模糊神经驾驶员模型是正确和可行的。这种模型的核心思想是利用神经网络对汽车驾驶员驾驶知识的表达机理，通过学习训练来实现控制规则的记忆，在一定程度体现了驾驶员的智能行为。     

车辆主动悬架的神经网络模糊控制

利用神经网络来实现在车辆主动悬架中的模糊控制，通过对主动悬架实体装置的台架实验研究，在不同激励信号的作用下，神经网络模糊控制器都具有很好地抑制车体振动的特点，其控制效果明显优于PID控制。在车辆主动悬架中，神经网络模糊控制具有设计新颖，实用性强，特别对于减振效果要求较高的车辆，更能发挥其优点。     

电动助力转向系统控制的台架试验研究

提出了将基于模糊神经网络的PID控制策略用于电动助力转向系统中助力电机的控制。设计了电动助力转向试验台，并进行了电动助力转向系统的台架试验。试验结果证明，采用模糊神经网络控制器确定目标电流，并使用PID反馈控制器跟踪目标电流的控制策略是十分有效的，能显著提高汽车的转向轻便性和灵敏性。     

一种基于模糊神经网络的交通方式划分模型

模糊神经网络具有良好的模式分类能力，而交通方式划分问题本质上也是一个模式分类问题。文章利用模糊神经网络方法对交通方式划分问题进行了建模，通过对FNN和BP神经网络（BPNN）方法运算结果的比较分析。证实模糊神经网络具有收敛速度快、精度高等优点：是模式划分问题的一种实用方法。     

基于ANFIS的电喷发动机故障诊断及仿真

对以自适应模糊神经网络为核心的电喷发动机故障检测系统的结构、组成及工作过程等进行了研究与分析，并给出了计算机仿真结果。     

基于静力试验的大跨钢管拱桥承载力的模糊神经网络评价

在深入研究现有桥梁结构承载力评价方法的基础上,把模糊理论与人工神经网络技术结合起来应用于大跨度钢管混凝土拱桥的承载力评价.建立了模糊神经网络评价模型,通过样本训练,获取评价专家的经验知识和直觉思维.经实际工程检验,评价结果直观简单,较好地反映了在役桥梁结构的承载力状况.     

补偿模糊神经网络对电动汽车续驶里程的应用

回顾了模糊逻辑系统和神经网络技术各自的特点，在讲述二者融合的基础上，引入了一种具有快速学习算法的模糊神经网络，介绍了该算法的基本思想，关键问题，并通过电动汽车研究应用中的实例进行了验证，最后对使用该算法进行模糊故障检测。     

模糊神经网络在钢筋混凝土桥梁结构可靠性评估中的应用

将模糊神经网络引入钢筋混凝土桥梁结构可靠性评估,充分利用高斯隶属函数的万能收敛性、人工神经网络的自学习性和模糊神经网络高度的非线性进行桥梁结构可靠性评估。以常宁北门桥为例,以受力最不利截面的实测位移、应变、挠度为神经网络输入参数,输出构件的可靠指标。算例表明模糊人工神经网络应用在桥梁结构可靠度评估,为桥梁评估开辟了的新途径。该方法简单、合理、思路清晰。