“田口式质量损失函数”的应用

利用质量损失函数，讨论产品质量波动给社会带来的损失，并将其应用于企业生产中，使企业改进了产品质量，提高了效益。这说明，在质量管理中，解决“质量”问题时，必须把改进质量的焦点移向产品的设计和开发阶段，即从以往的“产品出厂后的检查或加工过程中的控制”的质量观，推向“产品设计阶段的优化”，从“下游管理”转向“上游管理”，使产品设计或加工过程设计成为保证产品质量优化的关键。     

开关寿命连续型不可修冷、温贮备系统的可靠性分析及其随机模拟

本文对由n个部件组成的、开关寿命为连续型随机变量的不可修冷、温贮备系统作了可靠性分析,建立了这两类系统的一般模型,给出了冷贮备系统可靠度R_n(t)及平均寿命MTTF的一般形式解。并在指数分布场合下,给出了R_n(t)及MTTF的解析表达式。当部件贮备寿命相互独立同分布时,温贮备系统可以通过一个虚设的开关变量而归结为冷贮备系统。对一般的贮备系统,可以运用数理统计方法,根据样本给出R_n(t)及MTTF的估计。文末利用随机模拟方法,构造所需样本,便可获得R_n(t)及MTTF的数值估计。实例表明,随机模拟的结果是令人满意的。     

直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。     

论“以人为本”的高校音乐教育

高校音乐教育的育人功能主要体现在对大学生的品德、智力、身心、审美等多方面的影响与熏陶,促进大学生德智体美全面发展。高校音乐教育要充分发挥其育人功能,必须坚持“以人为本”,树立音乐教育大教育观,强化“以学生为本”的教学理念,倡导“音乐生活”观。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文)

磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性     

基于反电势形状函数法的无刷直流电动机直接转矩控制

采用两相导通模式时通过逆变器开关状态不能确定电压空间矢量,现有方案是通过实时测量3个相电压来解决这一问题,但系统变得复杂;此外现有方案在转矩观测中包含的微分项会降低控制精度,增大计算量,影响系统实时性。针对这两点不足,提出反电势形状函数法,在软件中实现了相电压的实时计算,使转矩观测变得简洁,更易于工程实用。最后给出的仿真与实验结果证明了反电势形状函数法用于无刷直流电机直接转矩控制中的可行性与有效性。     

基于RBF神经网络的非线性观察器设计

提出了一种新的非线性观察器设计方法。与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同，该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项，故提高了状态估计的精度。基于李亚普诺夫方法，证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零。仿真结果表明，所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能。在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。