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601.
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。 相似文献
602.
603.
604.
何文社 《兰州交通大学学报》2005,24(4):1-4
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. 相似文献
605.
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%。 相似文献
606.
改进型PID参数神经网络自学习的船舶操纵控制器 总被引:2,自引:2,他引:0
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, 相似文献
607.
608.
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。 相似文献
609.
冷藏集装箱迅速发展成为国际贸易中的一种重要运输手段,但是,冷藏箱的故障监测和诊断还局限于原始的人工检查状态,文章探讨了利用VB开发基于BP神经网络的远程故障监测诊断系统.通过此系统能够把船公司、码头堆场和航行的船舶有机地联系在一起。 相似文献
610.