基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

基于AVL-BOOST软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型,标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算.仿真出来的3 200组数据作为人工神经网络输入数据,采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立2层的反馈神经网络仿真模型.并分别通过实验、AVL-BOOST和神经网络数据曲线的对比分析,验证人工神经网络预测的准确性.利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响,以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度.     

基于PSO-BP神经网络的油船中部结构优化

以舱段质量为目标函数,以相关规范要求的板厚及应力为约束条件,通过灵敏度分析确定设计变量,对油船中部结构优化。构建基于粒子群优化的BP神经网络模型,并代替有限元分析确定应力与设计变量之间关系,从而对舱段进行结构优化。优化后舱段质量降低了4.2%,优化后的有限元分析结果表明满足规范要求,PSOBP神经网络模型在船舶结构优化设计中具有可行性。     

城市轨道交通线网规划可实施性探讨

在对城市轨道交通线网规划概述的基础上,研究了其可实施性的一些制约因素,并以武汉和昆明的线网规划为例,分析了线网规划可实施性的重要性,提出了树立绿色综合交通规划和大轨道交通网络系统的理念、加强现场踏勘和收集与分析基础资料、建立城市建设资料以及规划成果集中管理和共享机制的结论和建议。     

基于神经网络的道路通行能力与交通需求匹配度判别研究

交通的供需是否匹配关系到城市和枢纽的发展前景。文中在探讨道路通行能力与需求匹配特性的基础上,用BP神经网络理论建立一种交通匹配预测模型。该模型发挥神经网络的优势,对数据并行处理和分布存储,通过训练、学习产生一个非线性映射,自适应地对数据进行预测。通过相关数据实验证明,该神经网络模型有较高的精度,并有较好的适用性。     

网电一体战在现代海上作战中的应用

网电一体战在现代海上作战中的作战目标无疑是破坏和控制敌方的信息基础和战略命脉,摧毁和瘫痪敌方的作战指挥控制系统,而研究敌方的信息和作战指挥控制系统,首先要研究在现代海上作战中的大背景下,整个战场环境的特点和趋势,以便清楚地认识网电一体战的规律和特征,为信息作战的准备与实施找准依据。     

数据挖掘技术在深度防御网络安全体系中的运用

随着攻击技术的日新月异及攻击数量的与日俱增,提高网络安全深度防御体系的效力是一个亟待解决的问题。将数据挖掘技术应用于网络安全深度防御体系中,在海量数据中挖掘有效信息、提高防御能力是一个新的思路。文章介绍了网络安全深度防御体系的概念及数据挖掘技术在网络安全深度防御体系构建中的应用。     

基于遗传算法的雷达组网极化管理

为了增强雷达组网系统反应能力,生成稳定合理的极化管理方案,文章给出了一种基于遗传算法的雷达组网极化管理解决方案,并给出了应用遗传算法生成极化方案的具体实现描述,仿真结果表明该方法运算速度较快,结果精度较高,对极化方案的生成研究具有一定的参考价值。     

基于Elman网络模型的空中目标识别方法

为了准确、迅速识别空中目标类型,建立基于Elman神经网络的空中目标识别模型。该模型降低了以往空中目标识别方法中的人为因素,提高目标识别结果的可信度和快速性。通过实例验证,证明该模型的有效性和正确性。     

计算机网络技术的军事应用与发展

国外计算机网络技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。文章介绍了计算机网络技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了在现代战争中发展计算机网络技术的优势和重要性,重点探讨了几种计算机网络技术的性能及其特点,并论述了计算机网络技术的发展动向与分析。     

国外网络中心战技术的发展动向与分析

国外网络中心战技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。通过介绍网络中心战技术的发展历程以及装备的研制、改进情况,指出了在现代战争中发展网络中心战技术的优势和重要性,重点探讨了几种网络中心战技术的性能及其特点,最后论述了网络中心战技术的发展动向与分析。