基于BP神经网络的盾构主轴承激光熔覆形貌预测研究

本文主要围绕盾构机主轴承激光熔覆修复工艺,针对工艺参数对熔覆区域映射难以表征的问题,为实现通过工艺参数预测单道次熔覆区域形貌尺寸以进一步提高整体熔覆区域性能,提出基于BP神经网络的主轴承激光熔覆工艺形貌预测模型。首先,以42CrMo轴承钢作为基体、stellite6作为熔覆粉末材料开展3因素4水平正交试验,并以熔高、熔宽、熔深作为指标;然后,以正交试验所得指标以及工艺参数为数据基础,设计并训练BP神经网络模型;最后将预测得到的形貌尺寸与实际尺寸进行对比并求出两者之间的误差。通过分析试验结果,发现模型对于熔高、熔宽预测误差在2%以内,而对于熔深的预测效果较差。分析结果认为网络模型的权值由于数据的局限性陷入了局部最优解。     

基于XML的舰船通信网络监控数据优化集成

当前的数据集成采用将数据映射至同一中心库的方式实现数据集成,应用于异构环境下会出现数据耦合较大、处理复杂性高的问题。就上述问题,设计基于XML的舰船通信网络监控数据优化集成方法。对舰船通信网络不同来源的数据标准化处理后,依据基于模型驱动的转换原理进行数据库映射,从而建立监控数据集成虚拟库。消除虚拟库中不同类型的元数据语义冲突后,利用决策树算法实现监控数据集成。仿真测试验证设计的集成方法处理时间明显缩短,集成后数据的最低利用率可达88.6%,有效降低数据耦合度,提高了数据可用性。     

基于最优化理论的船舶流量估计数学模型研究

对于港口和内河航运监管部门来说,准确的估计航道内船舶的流量是一项非常重要的工作,可以为港口的交通管理、航道的规划提供数据依据,提高航运交通的安全性。本文重点介绍了船舶流量估计模型的不同维度,建立了船舶流量特征的分析模型,最后结合最优理论和小波神经网络算法设计了船舶理论估计的最优模型,并对该流量估计模型进行了仿真。     

略论公路CAD与GIS的集成

现代公路CAD需要在网络化与远程协调、工程管理、智能化、可视化与虚拟现实等方面进行拓展,并实现与GIS的无缝结合。传统的CAD与GIS两个系统的集成有三种办法：文件转换;直接读取;共享一个数据库。本文在分析公路CAD与GIS各自的发展历程及其特点、目前国外与国内在公路CAD与GIS集成方面的先进技术的基础上,对公路CAD与DIS的集成特点和集成方法进行了探讨。     

具有峰值识别的神经网络模型对水沙过程的预报

在经典BP神经网络模型的基础上,增设误差修正系数,实现网络误差修正权重倾向于输出样本的较大值.同时提出了一种计算输入输出向量的归一化公式.在此基础上建立了具有洪峰识别的BP网络预报模型.该模型能根据实测资料模拟和预报不同特征年的流量或含沙量过程.采用建立的模型,对宜昌水文站典型年实测流量过程及含沙量过程进行了预测检验,其结果与实测值吻合较好,对峰值的预报较经典BP模型有所提高.     

基于LSTM的电池组工作状态预测

运用长短期记忆神经网络（LSTM）对电池的电压、电流、荷电状态（SOC）进行预测。考虑驾驶行为对电池组工作状态的影响,确定了含加速度、车速、电压、电流、SOC在内的多参数LSTM模型;根据中国亿维新能源车辆云平台数据,采用Adam优化算法完成对LSTM模型的训练、测试与预测。结果表明：多参数LSTM模型可有效预测电池的SOC和电压变化状态,电流均方误差由14.848%降到3.192%。     

改进型PID参数神经网络自学习的船舶操纵控制器

船舶操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。船舶操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用改进型BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据船舶动态特性的变化,自动重新整定PID参数,从而改善了操纵性能和鲁棒性,     

基于自编码模型的沥青路面表面横缝识别研究

以上海某高速路段为研究依托,采集相关的沥青路面表面图像,利用卷积神经网络提取图像特征后再通过基于长、短期记忆神经网络的自编码模型对路面图像是否含有表面横缝进行识别,并对模型识别效果进行评价。结果表明,该方法可以快速有效地提取图像特征,在样本不均衡的条件下对表面横缝依然有较好的识别能力。     

基于LSTM神经网络的桥梁损伤预警方法

为准确把握桥梁服役期内的健康状况,提高损伤评估效率,基于泗安塘大桥主桥某年多个测点的车致应变数据,建立了一种桥梁损伤预警方法。首先使用长短时记忆(LSTM)神经网络建立了车辆荷载作用下桥梁不同测点的多输入相关性模型,之后建立桥梁有限元模型模拟有损工况的桥梁状态,并提出损伤评估指标,最后根据损伤评估指标进行桥梁损伤预警。结果表明：采用LSTM神经网络建立的多输入相关性模型能够实现桥梁任意测点间车致响应的高精度预测;基于有限元模拟的车致应变提出的4个损伤评估指标能对假定的桥梁损伤进行明显识别;对泗安塘大桥主桥进行状态评估,4个损伤评估指标均稳定分布在一定的范围内,表明该桥近期没有增加新的损伤;建立了基于多测点的结构损伤评估指标体系,设定同时刻75%及以上的损伤评估指标超限时发出预警。