基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

基于模约束的自定标方法

提出了一种新的利用图像中的互相垂直的两对平行线及模约束来实现摄像机的自定标,该方法只需要图像中包含有两对互相垂直的平行线,利用两幅图像就可以实现摄像机的自定标.所提出的摄像机定标方法在求解过程中是准线性的,模拟实验和真实实验数据结果表明,该方法能够标定出摄像机的所有内参.     

基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

基于函数链神经网络的深度分类器

目前的宽度学习系统（Broad learning system,BLS）通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络（Functional-link neural network,FLNN）的深度分类器（FLNN based deep classifier,FLNNDC）,旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。     

深度卷积神经网络在轴承多故障复合诊断中应用研究

基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。     

一种自锁阀在振动与冲击环境下的特性研究

通过建立数学模型和数值仿真,研究了一种航天器用气体自锁阀在飞行过程中的振动和冲击力学环境下的工作特性,讨论了不同力学条件对自锁阀工作过程的影响,并进行了试验验证。研究表明:自锁阀受导阀控制气压力、随机振动量级和冲击方向的影响较大。采取增大导阀复位弹簧力、降低导阀排气通道流阻等措施有利于提高自锁阀在随机振动和冲击力学环境下的工作可靠性。试验结果证明了该研究方法的有效性。     

永磁球形电机的神经网络自适应控制算法

介绍了具有三维位置检测功能的三自由度永磁球形电机工作原理及其运动控制方法.结合球电机结构特性,基于XYZ 欧拉角和拉格朗日方程建立了球电机运动学及动力学模型.为了解决动力学模型建模误差、摩擦力和外界干扰等对球电机工作性能的影响,设计了神经网络逼近模型,并将其应用于球电机的控制之中.仿真结果表明这种控制方法与传统方法相比可以有效提高球电机的抗干扰能力,在建模误差比较大的情况下仍可以保证球电机的运动精度,其结果可以为进一步的球电机精密运动控制理论研究和实验方案设计提供借鉴和参考.