基于神经网络的软土地基工后沉降预估分析

为了控制软土地基的工后沉降,对软土地基处治提供合理依据,采用沉降预测理论双曲线法、神经网络法与软土地基沉降现场实测相结合的方式对软土地基的工后沉降进行预估,通过对比分析,得出神经网络法沉降规律更符合工程实际情况。     

列车空气制动防滑控制及其仿真

列车在制动过程中,如果轮轨间滑移率超过了最佳滑移率,车轮就会打滑甚至空转,损伤车轮和轨道.为避免这种现象的产生,建立了制动气缸压力的非线性模型,利用干扰观测器对黏着系数进行估计,运用递归最小二乘法预测切向力系数与滑移率关系曲线的斜率,采用滑模变结构与逻辑门限值相结合的控制方法对系统进行控制.仿真结果表明,这种方法能够有效地使车轮圆周方向的切向力保持在最大值附近,使滑移率保持在最佳值附近,防止因车轮打滑而损伤轮轨,达到了期望的控制效果.     

基于神经网络的膜法薏苡仁油脱胶过程动态模拟和预测

应用BP神经网络对膜法薏苡仁油脱胶过程的膜通量动态模拟与预测.研究了神经网络的构建、训练、结果测试和模型泛化,并用得到的神经网络对不同运行条件下(操作压力和温度)膜通量进行预测.结果表明:神经网络能够很好地模拟膜法脱胶过程的通量变化,预测结果与实验实测结果能够很好的吻合.与传统模型法相比,神经网络能快速简便地得到模拟和预测膜分离过程.     

浅谈BP神经网络力学参数反分析法的应用

通过现场原位滑坡试验,获取岩石的物理力学参数及滑坡体的深部位移和地表位移,将力学参数经过均匀试验设计,用于FLAC3D数值模拟计算,得到边坡开挖产生的深部位移,并建立BP神经网络,进行力学参数反分析,反分析值和真实值误差在5%~10%之间,用反分析获得的力学参数进行边坡开挖的FLAC3D数值模拟所获得的2号测斜管不同深度的位移与现场实测位移基本吻合。     

基于神经网络的倒立摆模型参考自适应控制研究

本文应用Matlab的Simulink工具箱中Model Reference Controller模块的plant identification模块来控制辨识带有反馈的倒立摆系统.在研究过程中,利用状态反馈稳定了倒立摆系统,并将稳定的倒立摆系统看作一个整体进行神经网络辨识和控制.此方法简单易行,容易实现.     

船舶主动力装置故障诊断系统设计与实现

船舶主动力装置的故障诊断对船舶的安全运行具有重大意义.目前的研究集中于使用人工智能、模式识别等进行故障诊断算法的设计和仿真,而缺乏把故障诊断作为与船舶其他系统有机结合的一个系统来研究.为此,设计了基于船舶网络平台的诊断系统,把来源于平台的基础数据进行格式转换,采用神经网络诊断,并以直观的形式实时显示训练过程,包括网络输出的动态曲线和权值阈值的网格表示,并以文字的形式给出明确的诊断结果.利用此系统,可以充分发挥网络平台的优势,对装置故障进行有效诊断和预测,为船舶管理提供辅助决策.     

基于BP神经网络的主成分分析法在效能评估中的应用

针对侦察效能评估中,指标因素的多样性和因素间的复杂关系,依据主成分分析的评估思路,运用BP神经网络对侦察效能进行评估.结合BP神经网络的逼近非线性函数的映射能力和并行处理的特点,解决数据样本的分类问题.通过对侦察效能的评估,验证了BP神经网络对效能评估的可行性,其方法和成果可供其它武器装备效能评估借鉴和参考.     

神经网络在可回转桨实验数据处理中的应用

本文首次提出了用函数型连接网络处理实验数据的方法，并用于处理可回转桨的水动力实验数据，进而分析了可回转桨的水动力性能及船体对可回转桨性能的影响。     

人工神经网络在预测混凝土强度的应用

通过改进的BP和RBF两种神经网络对混凝土的强度进行预测.研究表明,改进的BP和RBF的神经网络模型能够充分考虑影响混凝土强度的各种因素,对混凝土强度进行预测,且精度较高,训练次数少,节省机时,在混凝土强度预测中具有广泛的应用前景.