BP神经网络在冷凝器建模中的应用

本文利用神经网络的非线性映射和泛化能力,建立了一个冷凝器的BP神经网络模型.仿真结果表明,该建模方法直接有效,具有一定的研究意义和应用价值.     

船舶柴油发电机转速的BP-PID并行控制

针对船舶柴油发电机转速控制问题,结合BP神经网络对非线性系统的高拟合性与经典PID控制的优良性能,形成船舶柴油发电机转速BP-PID并行控制系统。控制系统中BP神经网络控制器与PID控制器相结合,经过神经网络控制器的不断训练学习,控制器获取船舶柴油发电机转速系统的模型,并逐渐地由BP神经网络控制器占主要控制作用,从而达到对系统的实时控制。仿真结果证明了该方法的可行性。     

金属疲劳裂纹扩展速率的贝叶斯正则化BP神经网络预测

人工神经网络是进行预报裂纹扩展率的一个重要方法。文章针对不同金属的疲劳裂纹扩展速率分别建立贝叶斯正则化BP(Back Propagation)神经网络,将各材料在不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率试验数据分为两部分,一部分用来进行训练网络,另一部分用来测试训练好的网络,检验其泛化能力。将从文献中获取的4种不同金属材料的疲劳试验数据作为算例,来检验网络的性能。计算结果表明贝叶斯正则化BP神经网络不仅对训练样本有很好的拟合能力,而且对于未训练过的测试样本也有较好的预测能力,即有较强的泛化能力。同时,指出了建立网络时减少门槛值附近的试验样本点,可以提高网络的预测能力。研究结果表明,该方法可以方便地获得不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率,从而达到减少试验次数,充分利用已有数据的目的。并且可以进一步应用于其他金属的疲劳裂纹扩展速率的预报。     

调水调沙对黄河下游通航的影响*

介绍黄河下游航道的现状,根据实测资料分析调水调沙前后河道主槽宽深变化和流量水位变化的规律。结果表明:调水调沙后,主槽的冲刷和展宽明显,过水能力增加,通航条件得到改善。利用2001—2010年小浪底、花园口、高村、艾山和利津站水文资料,建立了水位、流量和过流面积1对2的神经网络模型,各站点模型表现的相关性良好,预测结果验证了调水调沙使得下游河道在宽度和深度上都有所增加,有利于通航。     

基于神经网络的态势预测方法研究

为提高安全态势感知精确度和降低其复杂度,加强网络系统的安全防护能力,提出了基于神经网络的态势预测方法,并研究了基于径向基函数和遗传神经网络的态势动态预测方法。神经网络可通过自学习和非线性映射以任意精度逼近函数关系,具有高度灵活可变的拓扑结构及很强的适应能力,对于中、短期预测具有较高的精度。     

测控装备故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析测控装备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统相结合用于测控装备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析故障诊断专家系统,并用软件加以实现。     

上海大众途观全自动双区空调暖风不热

故障现象一辆2011年5月生产的上海大众途观,行驶里程34429km。司机反映,使用空调取暖时,左侧出风口暖风有时不热。故障诊断与排除根据用户的描述,测试该车的暖风系统,首先将空调控制面板两侧温度控制旋钮都调节到28℃,左侧出风口温度明显要比     

基于神经网络的围网渔船横摇运动研究

为了快速预报一艘65 m的围网渔船在任意载况规则波中横摇运动频率响应函数及不规则波中各海况下的横摇角有义值,应用神经网络的原理和算法,以该船7种实际航运载况的耐波性计算数据为训练样本,建立满足精度要求的围网渔船横摇运动神经网络预估模型。并分析吃水、重心高度、航速和浪向对横摇运动的影响。该模型可应用于风浪中船舶航行安全性评估。     

海监船与渔政船主尺度模型研究

分析了我国海监船和渔政船发展现状及发展趋势。整理分析相关的船型数据资料,利用逐步回归的数学方法,分别基于Excel回归分析、MATLAB的BP神经网络工具箱和RBF神经网络工具箱,建立了海监船和渔政船主尺度的数学模型,并对3种数学统计模型进行了实船验证和误差分析,结果显示BP神经网络和RBF神经网络模型误差较小。数学模型的建立有利于分析和掌握海监船与渔政船主尺度变化的规律,为报价设计和初步设计提供了科学依据。     

BP神经网络在自动变速器故障诊断中的应用

由于自动变速器故障自诊断系统不易准确判断故障原因和具体位置,文章借助汽车OBD自诊断协议,组建自动变速器电子控制系统的诊断数据采集系统。以某轿车01M型自动变速器不能升挡故障为例,采用V.A.S5052故障诊断仪对其进行数据采集与分析。建立了基于BP神经网络的典型故障诊断模型,并对自动变速器典型故障进行实际数据测试,准确识别出自动变速器不能升挡的典型故障原因是节气门位置传感器线路故障和车速传感器断路故障。结果表明人工神经网络具有很高的诊断精度。