计算机支持协作设计环境的开发研究

大型工程设计项目需要一支多专业设计队伍，并使用种种成熟有效，功能丰富的工程设计软件及工程数据库系统，为妥善协调各专业课题组的设计工作，并保证各工程软件及数据库，知识库的有效配合，有必要研究开发一种发布式智能设计环境。     

基于循环多层感知器神经网络的符号逻辑推理系统

介绍一种用循环多层感知器神经网络实现符号逻辑推理系统的方法。该方法通过让神经网络学习训练样本获取领域规则知识，或者直接将领域规则知识编码于神经网络之中；即用神经网络来表达领域规则知识，然后通过神经网络的循环反馈计算过程来实现任意形式的符号逻辑推理。为研究人类抽象思维（逻辑符号推理）与神经网络形象思维（联接数值计算）之间的关系提供了理论基础。     

基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计

基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

用神经网络分析估计斜拉桥的施工控制参数

结合一座三塔四跨预应力混凝土斜拉桥施工过程,进行用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的研究。用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的过程主要包括建立神经网络、计算训练样本、训练神经网络和网络仿真四部分。运用神经网络仿真计算进行斜拉桥施工监控的具体方法是,先计算当前施工状态的索力和标高,再预测下一节段的索力和标高。经过往复循环,逐一进行节段预测调整,从而指导斜拉桥顺利施工。通过对比该斜拉桥合拢后部分节段索力及主梁控制点标高的计算值和实测值可知,用神经网络分析进行斜拉桥施工监控的效果达到设计的理想桥梁线型和索力要求。     

级联神经网络用于单扫描示波极谱信号的测定

将改进小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,用于单扫描示波极谱信号的同时测定.通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度.用该法对邻、间硝基氯苯混合样进行了预测,结果满意.对级联神经网络法与单一BP神经网络法的预测结果进行了比较,表明级联神经网络优于单一BP神经网络.     

5单元集装箱关节车车体制造工艺

介绍了出口澳大利亚的5单元集装箱关节车车体的主要结构，阐述了这种关节车车体主要制造工艺。     

东风4D型径向转向架机车的常见故障及改进

东风4D径向转向架机车，具有适应山区小半径曲线线路运行、轮缘磨耗小等优点。但也存在径向转向架制动单元杠杆折断、机油消耗大、整流柜易烧损等问题。针对问题产生的原因，提出了改变制动单元杠杆材质和整流柜通风方式，降低机油温度，以减少机油消耗等建议。     

DF8B型机车逻辑控制单元设计

从DF8B LCU功能需求出发，介绍了MVB与CAN总线两种通信网络特点，并对其性能进行比较，重点是MVB方案的LCU功能、硬件系统组成及软件设计。DF8B LCU简化了机车线路，提高了系统可靠性，完全满足机车性能要求。