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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
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作者采用免疫组化的方法,原位观察比较了慢性萎缩性胃炎与正常胃粘膜组织中细胞间粘附分子(ICAM—1)的原位表达。结果发现,与正常胃粘膜比较,慢性萎缩性胃炎组织有大量ICAM—1阳性炎性细胞浸润,且其数目与病变程度呈平行关系,提示ICAM—1的表达在慢性胃炎的发病机制中可能具有重要意义。 相似文献