基于神经网络方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值.     

基于 BP 神经网络的武器装备经济性评价研究

武器装备论证方案经济性评价的准确性直接影响到研制方案的选择和经费投入的多寡。通过分析装备经济性的主要影响因素,建立了装备经济性综合评价指标体系,利用BP神经网络的非线性处理能力,构建了基于BP神经网络的装备经济性综合评价模型。计算实例表明,运用BP神经网络进行装备经济性评价具有高效、准确和客观等特点。     

基于神经网络的汽车发动机故障诊断研究

将BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断.利用实际测试的怠速不稳故障样本训练网络并进行测试.结果证明,BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,效果良好,具有较高的诊断效率和准确度.     

基于遗传BP神经网络的电控发动机故障诊断研究

为提高发动机故障诊断的正确率与精确度,提出遗传算法和BP神经网络相结合的故障诊断模型。将发动机部分尾气信息和传感器数据作为BP神经网络诊断模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,采用优化后的BP神经网络建立发动机故障的诊断模型。实验结果表明该诊断模型可提高发动机故障诊断的正确率。     

L-M神经网络算法在汽轮发电机组故障诊断中的应用

针对汽轮发电机组的故障诊断,采用Levenberg-Marquardt算法建立多层前向人工神经网络,采用改进算法训练网络,克服了传统BP算法收敛速度慢,易陷入局部最小的缺陷.就BP网络的不足,提出了一种改进的BP神经网络模型,并使用L-M算法用于汽轮发电机组故障的诊断.经理论和实践证明:该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度,为旋转机械故障诊断提供了有效方法.     

热敏电阻温度传感器非线性补偿方法

针对热敏电阻特性中的非线性问题,提出了利用BP神经网络非线性逼近能力对热敏电阻温度传感器进行非线性补偿。介绍了非线性补偿原理和网络训练方法,并且进行了MATLAB仿真,最后BP神经网络的逼近能力进行了一定分析。     

基于BP神经网络和振动测量的轴承故障诊断

根据BP算法神经网络模型,通过对轴承振动测量的分析,得到故障诊断的方法。阐述BP神经网络应用于轴承故障的基本步骤,包括BP网络结构、状态编码、网络训练、模式识别以及诊断实例分析。指出了BP神经网络在轴承故障诊断中的应用中存在的问题和发展方向。     

BP神经网络在交通流量预测中的应用

路段上的交通流量受各种因素的影响,是一个典型的非线性系统。由于神经网络具有识别复杂非线性系统的特性,故将BP神经网络应用于交通流量的动态预测中是可行的。     

基于BP算法的模糊Petri网鱼雷故障诊断方法

模糊Petri网是故障诊断系统建模与分析的一种重要工具,但存在自学习困难的特点.该文将具有强大自学习能力和容错能力的神经网络与模糊Petri网相结合,并根据实际工程应用情况,提出最大路径法对模糊Petri网分层,避免了虚变迁和虚库所加入带来的模糊Petri网故障诊断模型复杂化问题,然后运用神经网络中的BP算法对模型参数进行学习,使模型具有了自学习和泛化能力.将其应用到某型鱼雷电子系统的故障诊断系统中,结果表明,该方法能够有效地提高模型故障诊断能力.     

基于GA-BP方法的地铁站动态人员冷负荷预测研究

地铁站人流量变化对通风空调系统节能运行有重要影响,为了提高地铁站人员冷负荷预测的准确度,采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立地铁站人流量预测模型,并对地铁站人员冷负荷进行动态计算。通过引入遗传算法,优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高了BP神经网络的非线性学习能力。利用地铁站的实际人员冷负荷对模型进行验证,并与传统BP神经网络方法的预测结果进行比较。结果表明,本方法有效地提高了BP神经网络的非线性学习能力和地铁站逐时人员冷负荷预测的准确性和稳定性。与传统BP神经网络方法相比,GA-BP模型的日人员冷负荷预测平均误差降低10%左右,日逐时人员冷负荷预测拟合相关系数值提高了0.1。     

马克思主义城镇化思想发展述评

文章阐述了马克思、恩格斯的城镇化思想,分析了以邓小平、江泽民、胡锦涛、习近平为代表的中共四代领导集体充分汲取马克思、恩格斯城镇化思想,从我国实际出发,创立、发展和完善中国特色马克思主义城镇化思想,并以此来指导当代中国新型城镇化的伟大实践。     

直升机着船海洋环境效应研究

通过对直升机着船海洋环境效应的深入研究,分析了海洋环境对直升机着船的影响机理,构建了直升机着船海洋环境效应模型,实现了直升机着船辅助决策．     

对依托铁路运输的物流企业发展的研究

依托铁路运输的物流企业是铁路运输在市场竞争条件下的产物，虽然仍属于传统的物流经营．但是其灵活性和良好的经济效益为其向现代化物流方向的发展奠定了良好的基础。     

对山区测量的一点认识

结合北黑公路第七标段工程测量实际,阐述了山区公路测量工作的特殊性,详细介绍了水准高程测设和中线测设的方法。     

内河船舶防污染现状及发展趋势

分析了我国内河船舶防污染管理的现状,并与发达国家的防污染管理进行了对比,探讨我国内河防污染管理的发展趋势,以期对加强内河防污染管理提供依据。     

基于粗糙集和遗传算法的驼峰超速连挂事故分析

驼峰超速连挂事故受多种因素影响,运用粗集相关理论分析线路、调速设备和车流等事故因素,引入遗传算法进行属性约简,得到包括驼峰设计和运营线路纵断面变化、调速设备合理配置和新型重载车辆等几个关键影响因素。通过对影响因素分析能够在决策时给出科学依据,以此降低或避免事故发生的可能性。     

基于脑电波分析技术的安全驾驶实验研究

为了研究饮酒对驾驶过程中脑电波的影响,在由急弯、紧急停车港、障碍区和直线路段组成的虚拟场景中,利用脑电仪实时采集汽车驾驶员的脑电信号,建立脑电波分析指标体系,进行快速傅立叶变换后,计算δ波、θ波、α波、中间快波、β波以及γ波的平均功率,进而计算各频段波功率占总频段波功率的比例,比较组合指标(α+θ)/β在饮酒前后的差异,并运用成对t检验分析各项指标.结果表明,饮酒对θ、α和γ脑电波有显著影响,t检验结果小于0.01;对其余脑电波没有显著影响,t检验结果大于0.05.在3个显著变化的指标中,仅γ脑电波饮酒前、后的差值随着酒精浓度的下降逐渐减小,酒精浓度小于40.5 mg/100 ml后,差值为1.12%.     

基于变加速度的高速公路平直路段运行速度模型优化

通过研究典型路段车流的运行速度规律,分析汽车在平直路段上的实际行驶方式,提出了平直路段变加速度的运行速度测算方法和预测模型.该模型很好地描述出汽车在平直段上的实际加速状态,动态反映加速度与速度、加速度与期望速度间的变化关系,经与汽车直线路段速度距离加速曲线图表对比,速度预测模型精度较高.平直路段变加速度法优化、完善了现有平直路段的运行速度预测模型,为公路运行速度的合理取值提供了理论支持.     

高速船舶的正规瞭望探讨

近年来发生的高速船舶航行安全事故大多与瞭望过失有关,论文以高速船的正规瞭望为研究对象,简要分析了高速船瞭望的含义与重要性,概述了高速船瞭望与其他船舶瞭望的区别,并重点阐述了高速船应如何保持正规瞭望.