基于神经网络的船体焊接规范自动预测方法研究

针对目前船体焊接规范参数设计的特点,设计了船体焊接规范自动决策的人工神经网络模型．通过实际焊接工艺数据对网络模型进行训练,把以规则显示表达的工艺设计知识转化为隐式网络权值,应用网络推理机快速、准确地预测船体焊接规范参数．实验表明所建神经网络模型具有较好的自学习和预测能力,为船体焊接工艺参数优选提供了一条新途径．     

船舶大型构件焊接变形的分析与控制

船体大型结构件的焊接变形直接影响船舶制造的质量和精度．对船体大型结构件焊接变形产生的各种原因,以及影响因素进行分析;提出根据船舶结构的焊接特点,选择合理的焊接工艺措施和参数以减小焊接变形,从而提高船舶制造的质量和精度．     

网络控制系统的时延估计和自适应预测控制

提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的网络时延预估网络控制系统（NCS）的自适应预测控制方法．先将网络时延转化为非线性时间序列，再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数，建立NCS的时延预测模型．用通过该模型预测的时延设计自适应控预测制器，补偿和控制NCS的时延．仿真结果表明，该时延预测方法对NCS的随机时变时延有较高的预测精度，根据预测的时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出．     

铝合金货车侧墙多道焊变形预测

基于热弹塑性有限元法,对铝合金货车侧墙多道焊焊接变形进行仿真预测,仿真中充分考虑了材料热物理属性的影响．基于实体一壳单元混合模型,建立了侧墙有限元网格模型,应用3D高斯双椭球热源模型实现了焊接过程温度场分析．从工程实际出发设计了四种焊接顺序,通过对四种焊序下仿真结果的对比分析,讨论了不同焊接顺序对铝合金货车侧墙焊接成形的影响,为研究大型铝合金薄板焊接过程中的应力应变和减少焊接应力与变形提供了参考依据．     

焊接结构变形的微机预测

根据焊接接头经焊接热循环后的应变形成机理，研究了金属结构焊接变形的形成规律，建立了预测焊接变形的数学模型，运用数值方法，微机技术，编制了相应的微机预测程序，该程序综合考虑了焊接工艺参数，装配，焊接顺序，结构中的原始应力状态，散热，板厚，塑性区重叠等对焊接变形的影响，同时对工程实例的焊接变形进行了预测，计算结果与实测结果基本一致，精度满足工程实际要求。     

蠕动型滑坡隧道的变形规律及灾害预测

为向蠕动型滑坡隧道的病害防治提供决策依据，通过调查分析，建立了3类分析隧道变形规律的地质力学模型．在此基础上，提出了隧道变形预测的灰色等维新息模型，并与有限元数值模拟相结合，建立了通过预测隧道变形进而预测滑坡体应力和位移的关联预测模式．经模型试验验证，该预测模式能可靠地预测隧道变形量、滑坡体应力和位移的变化趋势．     

关于控制小型船舶建造中总体变形的探讨

如何有效地控制建造中小型船舶的总体变形，一直是一个较为棘手的问题，分析了建造中总体变形的情况及原因，提出了调整外板端接缝位置，正确选取焊接工艺参数，改变装配顺序及制定严格的焊接程序等防止变形的措施，实践表明，这些措施的实施能使建造中小型船舶的总体变形控制在规范允许的范围之内。     

基于MATLAB的ANFIS网络在水运货运量预测中的应用

阐述了自适应模糊推理系统(Adaptive Network—based Fuzzy Inference System，ANFIS)网络，提出了水运货运量预测的ANFIS网络预测模型．以MATLAB为工具，以1985～2001年我国水运货运量为训练样本；2002年我国水运货运量为校验样本，对网络进行训练后，预测了2003～2010年我国水运货运量．估算结果表明，同BP神经网络模型相比，此模型具有更高的准确性．     

基于ASAE深度学习预测海洋气象对船舶航速的影响

为了有效地预测海洋气象对船舶航速的影响, 在稀疏自编码(SAE) 网络模型的基础上提出交替稀疏自编码(ASAE) 网络模型; 构建了海洋气象对船舶航速影响的预测框架, 利用关联规则方法对航行数据进行特征选择, 挖掘了船速影响因素及其隐含关系; 整合了中国远洋海运集团有限公司提供的船舶航行数据以及美国国家海洋和大气管理局提供的气象数据, 用训练样本对ASAE网络模型进行训练, 用测试样本对ASAE网络模型进行验证, 并与支持向量回归(SVR) 模型、反向传播神经网络(BPNN) 模型、深度信念网络(DBN) 模型及SAE网络模型的预测结果进行了对比。研究结果表明: ASAE网络模型的训练时间和海洋气象对船舶航速影响预测值的均方根误差分别为8.2s和0.287 3kn, 与SVR模型、BPNN模型、DBN模型及SAE网络模型相比, 训练时间分别缩短了1 683.1、66.9、2.0、1.5s, 预测准确度分别提高了0.045 5、0.296 9、0.153 4、0.178 6kn; ASAE网络模型的预测结果更符合实际海况, 可动态掌握海洋气象对船舶航速的影响; 通过预测的航速影响值来推算实际航速可为气象导航优化船舶运输过程起到辅助作用, 在进行航线规划、航速推荐等航行优化策略时能准确考虑海洋气象所产生的复杂影响, 从而改善船舶运营能效指标, 实现节能、低碳、绿色航行的宗旨。      

基于Marc和遗传算法的焊接工艺参数优化

焊接变形的大小主要受焊接速度、焊接电流、电压、送丝速度、焊接顺序等工艺参数的影响.根据焊接热加工特点和实际需要,针对设计变量数目繁多、类型多样的焊接工艺,采用遗传算法与有限元分析相结合的方式,对重点参数进行了优化.以二维平板对接焊的模型为例,以工件最小焊接变形量为优化目标,经过遗传算法进化后,结合有限元方法进行每组参数组合的焊接过程热力耦合分析,找出焊接能量和焊接速度的最优组合,为焊接工艺的优化和制定提供科学的评价和预测.