应用人工神经网络理论的船舶运动包络预报方法

本文首先介绍了人工神经网络理论的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，然后应用单隐含层网络作出船舶运动包络的实时预报。文中就一船舶的海上实测运动数据进行了实例计算，结果表明，本文方法的预报结果明显好于其它模型的自适应预报结果。     

人工神经网络在基坑变形性状研究中的应用

基坑工程不仅要保证维护结构本身的安全,而且要保证周围建(构)筑物的安全和正常使用。开展基坑工程变形性状研究具有重要意义。影响基坑变形的因素很复杂,传统的计算方法已无法准确预测基坑的变形。人工神经网络(ANN)有很强的解决非线性问题的能力。近些年来基于ANN的方法在岩土工程中得到了广泛的应用。本文对ANN在基坑工程中的应用研究进行了综述,并对其发展方向进行了分析。     

基于人工神经网络的海洋平台振动主动控制

将经典最优控制算法与人工神经网络相结合，采用BP神经网络模型，实现了受随机波浪力作用下的海洋平台的振动主动控制。由于神经网络的鲁棒性、容错性和很好的泛化能力，仿真结果表明控制是可行、有效的，并且克服了传统算法本身的时滞问题，为海洋平台的振动控制提供了一条新的思路。     

船舶液力耦合器的人工神经网络的数学建模

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。     

人工神经网络在故障诊断系统中的应用

人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能，在故障诊断领域受到了广泛关注。其中，BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足，如学习率的取值需要凭借经验或试算选取，网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足，采用了Rumelhan附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法，并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明，在平均情况下，本系统收敛速度远远快于基本的BP算法。     

混凝土强度人工神经网络预测模型

阐述了人工神经网络模型的基本原理，建立了混凝土强度人工神经网络预测模型，通过试验证实了该模型的可靠性。     

基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

大跨桥梁混凝土专用测强曲线的研究

以某黄河公路特大桥上部连续箱梁C55混凝土结构为工程背景,在大量系统的回弹检测抗压强度试验的基础上,揭示回弹法的基本原理,比较了传统方法与人工神经网络方法的计算结果,较为深入地研究了混凝土抗压强度和回弹值两者之间的内在关系,参照国家规范提供的回归公式并考虑两个变量的函数变化关系,对C55混凝土专用测强曲线进行了研究。对比分析结果表明:文中所得到的专用测强曲线线性相关性较好,且利用回归方程求得的强度平均相对误差和强度相对标准差较低,符合国家相关规范规定;与特大桥上部结构抽样混凝土回弹检测数据对比,混凝土的抗压强度的实测值与推定值吻合良好。     

非港湾式停靠站对路段通行能力的影响研究

分析了路段上非港湾公交车站对路段通行能力有影响的6个因素,在实地调查的基础上,运用VISSIM进行试验仿真,得到大量数据,定量分析了各影响因素对路段通行能力的影响。建立神经网络模型对仿真数据进行分析,得到一组权值和偏差矩阵数据,通过该数据以及神经网络模型,可以在不同条件下,得到非港湾停靠站对路段通行能力的影响系数。