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1.
为了实现对转桨水动力性能实时预报,基于BP神经网络构建对转桨水动力性能预报模型。首先,采用低阶速度势边界元法建立对转桨水动力性能预报模型,通过调整来流速度和前后桨转速开展对转桨水动力性能多工况计算,从而获得构建神经网络所需的样本空间。建立适用于对转桨水动力性能预报的神经网络架构,通过训练使其具备良好的泛化能力。以某组对转桨为研究对象开展水动力性能实时预报方法研究,结果表明,采用BP神经网络预报模型可获得与边界元法精度相当的预报结果,但该模型与边界元法相比计算所耗时间可以忽略不计,可有效实现对转桨水动力性能实时、快速预报。 相似文献
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过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验,获得大量的实验数据.在此基础上,运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测.最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据,从得到的误差平方和σ=0.00116来看,其拟合精度较高.BP神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是三层BP神经网络模型,所得预测值与实际值误差最大为0.91%,较最小二乘3.4%的误差改善了许多,该法为蠕变预测找到了一条新的途径. 相似文献
6.
7.
针对分布式传感器中的故障点多,导致估计系统可靠性参数困难的特点,提出了一种基本原则于BP三层神经网络的Markov可靠性模型。仿真结果表明,神经网络收敛时的可用度与Markov模型计算值的相对误差的数量级为10-4,从而验证了神经网络模型的正确性,另一方面与用两层神经网络的可靠性计算相比,其收敛速度加快。 相似文献
8.
船舶液力耦合器的人工神经网络的数学建模 总被引:1,自引:0,他引:1
从船舶动力装置动态建模与仿真的实际需求,引出了其主要部件之一的液力耦合器数学建模在稳/动态特性研究中的重要性,以及利用其试验曲线(输入特性形式)作为数据源去构建准稳态数学模型的困难之处:寻找一种通用的数学表达形式,以实现①液力耦合器在额定工况及其附近的试验曲线的内插与外廷;②过渡工况液力耦合器数学模型的设计(如液力耦合器接合和脱开过程其滑差从100%向额定滑差值方向的变化)。本文介绍了人工神经网络方法在液力耦合器动态建模中的应用。文章先介绍了其数学建模的思路和要点:①选择人工神经网络算法(包括传递函数)与结构(人工神经网络隐含层数目和神经元个数);②提高人工神经网络泛化能力的措施;③利用专业知识扩充人工神经网络训练用的数据样本。然后叙述了其数学模型在某船舶动力装置稳态、动态特性计算机仿真研究中的某些有意义的结果:①正常航行(四机双桨)稳态工况时各车令下液力耦合器的滑差;②不同螺旋桨螺距下的液力耦合器接合过程的滑差变化;③怠速→前进五的急加速过程的滑差变化。 相似文献
9.
MIMD机器上流水化BP算法的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难,作者把前馈多层神经网络的相继各层盾做流水线的相继步骤,从而提出了一个在MIMD机器上实现的并行BP算法来提高误差反传递算法的效率,文章的最后,对BP算法的并行实现进行了分析,理论分析结果显示,多种神经网络结构都可有效地并行化。 相似文献
10.