基于神经网络的高温下（后）预应力损失分析

提出了基于神经网络的高温下(后)预应力损失的评价方法.针对影响高温下(后)预应力损失的复杂多变性和相当强的不确定性,建立了基于神经网络的高温下(后)预应力损失模型.运用神经网络强大的自适应、自组织、自学习的能力以及高度的非线性映射性、泛化性和容错性的特点,通过对训练样本的神经网络学习,建立了预应力损失与温度、初始有效预应力以及高温条件的网络关系,最终实现了对测试样本的预应力损失预报.     

提高车站客票发售与预订系统硬件环境的可靠性

作者分析了目前车站客票发售与预订系统硬件环境的可靠性及存在的问题,论述加强车站客票发售与预订系统硬件环境可靠性的必要性和重要性.     

LonWorks技术及其在铁路上的应用

作者在介绍了LonWorks控制网络技术在铁路系统上的应用现状的基础上,系统地研究分析了LonWorks技术的起源、原理、通讯协议、神经元芯片及实现.     

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.     

输油管网系统中水击的研究

分析了管道中水击产生的原因及危害,通过对管网水击的一维数值进行分析,采用特征线法对管道水击压力分布进行分析计算,通过对模拟管道的计算,提出了水击的抑制措施和长距离输送管道的具体措施,确保正常供油压力下各水击的叠加不会影响和危害系统设备,确保输油管网安全平稳运行。     

混凝土结构钢筋锈蚀率BP神经网络预测模型

文章基于对钢筋锈蚀率与锈胀裂缝关系的分析,建立了根据锈胀裂缝宽度预测钢筋锈蚀率的BP神经网络模型,并将该模型的预测结果与采用线性拟合法预测的结果进行了比较。结果表明：用BP神经网络模型可以较准确、简便、快速地预测钢筋混凝土结构的钢筋锈蚀率。     

基于试验数据的城轨车辆二系悬挂系统神经网络辨识研究

针对城市轨道车辆二系悬挂系统的输入-输出动态关系,根据实测数据应用神经网络对城市轨道车辆二系悬挂系统进行辨识,建立了二系悬挂动态系统神经网络模型。仿真结果表明:所采用的辨识网络能够对城市轨道车辆二系悬挂系统的动态关系进行有效的辨识,可以建立一个分析二系悬挂系统特性的神经网络模型。     

深度学习在激光熔覆领域的发展与应用

介绍激光熔覆的基本原理、应用领域和深度学习模型的发展状况,阐述深度学习在激光熔覆领域的应用。深度学习利用神经网络模型监控激光熔覆过程,在熔覆工艺参数优化和熔覆过程质量控制等方面具有较好优势,可有效提升激光熔覆过程的精度和稳定性。     

铁水含硅量实时预报专家系统的设计与实现

将时差方法与人工神经元网络方法有机地结合起来,提出了一种在高炉铁水含硫量预报中的应用策略。并基于鞍钢10#高炉操作过程,建立了高炉铁水含硫量预报专家系统。     

舰艇编队网络化体系协同反导作战分析

文章介绍了舰艇编队协同反导作战系统的功能体系结构和系统各功能节点的关系,对系统三层网络结构和功能进行了探讨,分析了舰艇编队协同反导作战过程,阐明了舰艇编队网络化体系的作战优势和新的技术挑战。