基于神经网络的圆钢管砼偏心受压短柱承载力的研究

本文利用人工神经网络的自适应性、容错性、模糊性,建立了各自的BP神经网络预测模型。对偏压短柱,选取长径比、偏心距、钢材的屈服强度、混凝土的抗压强度及偏心率等5个影响偏压短柱极限承载力的主要因素作为输入单元,以极限承载力为输出单元,选用52组数据作为训练集,13组数据作为测试集,建立了一个3层的BP神经网络预测模型,预测结果与现有规范比较,公式物理意义明确、简洁、结果准确。     

人工神经网络在企业预警管理系统中的应用

企业预警管理系统是现代管理的一种新的模式,面对预警指标的处理技术,本文探讨利用人工神经网络模型来进行对预警的指标的评判与处理,并举例说明。     

对ANN技术表达船体曲线算法的改进

应用人工神经元网络（ANN）技术表达船体曲线。根据问题性质,选用小波基作为前向单层神经网络的神经元激励函数,结合逐层学习（OHLO）算法对一艘3．6万吨散货船的后半体进行了表达。编程运算结果表明,该方法速度较传统的BP算法有较大提高。     

结构智能健康诊断的理论与方法

对近20年来国际上在基于动力学参数的结构健康诊断方面的成就与问题进行了系统的回顾和总结，扩展了目前流行的一些结构健康诊断方法，建立了一系列新的结构健康诊断公式，从中发现：（1）结构的总体刚度矩阵[K]，模态特征值λj和模态振型[φ]j之间存在以下关系δλj=[φ]^Tj[δK][φ]j和δλj≤0。（2）对于损伤结构，[δφ]=0和｛δλ｝＝0同时发生的情况一定不存在。也就是说，结构损伤必然会在结构的内禀动力特征｛φ，λ｝上得到完整的反映，这一发现回答了人们长期以来的一项争论，即结构的内禀动力特征｛φ，λ｝是否足以作为结构损伤识别和定位的充分条件，答案是肯定的。（3）通常应变类结构动力学参数比位移类结构动力学参数对结构损伤更敏感。（4）利用多层前向人工神经网络的自组织学习功能和广义遗传算法的全局优化功能，设计一个基于广义遗传算法和人工神经网络的混合结构智能健康诊断演化系统是可行的，且该系统的知识库可实现自主进化。     

基于FWD的旧水泥混凝土路面实测数据分析

根据某旧水泥混凝土路面改建时的FWD检测数据,研究了旧层状体系路面的评价方法及模量反算。分析弯沉盆面积对旧路状况进行评价的实用性。通过理论回归和神经网络的反算,比较普通网络与噪音网络的反算能力,提出人工神经网络实现模量反算的关键技术。     

基于多人工神经网络的超材料微带天线智能设计

依据超材料微带天线的增益、E面半功率波瓣宽度和H面半功率波瓣宽度建立3个人工神经网络,得到卦线长度、断口间距、卦线宽度、卦线间距和覆层高度,建立统一的多人工神经网络。对超材料微带天线进行智能设计,并对核心尺寸设计结果进行结构重分析。结果表明：基于多网络的训练集、验证集和测试集均方误差均小于1‰,相比于常规的单人工神经网络,其预测精度有了明显提升;设计的3个天线性能指标的绝对误差达标。     

ELMAN神经网络在软土地基沉降预测中的应用

根据软土地基沉降的基本特征，提出了一种基于人工神经网络(ANN)技术的软土地基沉降预测新方法。通过对由实测资料形成的数据样本的训练学习，建立了可用于预测软土地基沉降量的Elman模型。实例检验证明。该网络的学习是成功的。具有一定的可靠性和实用性。     

人工神经网络在计算波浪冲击力中的应用

本文采用人工神经网络方法,通过模型试验获得的试验数据,建立了规则波作用于开边界码头面板的波浪冲击力的预测模型.本文采用一个三层的BP网络,其输入层有三个分别表示:入射波的周期、波高、相对净宽;输出层有一个为波浪冲击力峰值;中间层神经元数通过逐次递增法选取.通过训练后,本文所得到的预测模型的预测结果与实验结果误差较小.     

基于人工神经网络的航空相机导片轴转速预测研究

航空相机导片轴转速预测有着重要的技术作用．为了准确预测航空相机导片轴的转速，本文提出了基于人工神经网络的转速预测方法．从相机导片轴的动态方程出发，推导出了转速的表达式，然后根据转速与定子电压、定子电流，转子磁链之间的非线性关系，建立了两种人工神经网络转速预测模型．文后的仿真结果表明，这两种基于人工神经网络的转速预测模型可以准确跟踪相机导片轴转速的变化，具有一定的科学性和先进性．     

基于ART2模型的造船系统中间产品成组分类研究

基于ART-2神经网络分类器算法是在自适应共振理论的基础上改进而来的,该方法能够对造船中间产品的特性分析样本进行分析判断,实现输入数据的自动分类与识别.提出了中间产品成组特性分析的模型,并对神经网络结构和改进的算法作了详细介绍.实验证明分类的效果比较准确,并可对同族产品的相似程度加以控制,使分组更加合理.