矩形拓扑曲线网格上G~1有理插值曲面的构造

就矩形拓扑曲线网格上的Ｇ￣１有理曲面插值问题作了研究,提出了一种在空间矩形拓扑曲线网格上构造有理插值曲面的方法。进而给出了一种曲面内部形状可调而边界连接条件不受影响的有理曲线网格插值方法。此法无需考虑内网点处的扭矢协调问题及求解连续性方程,其最终产生的曲面自然达到Ｇ￣１连续。     

BP神经网络在三次有理B样条曲面近似等距面中的应用研究

利用改进的BP神经网络构造三次有理B样条曲面等距面。训练成功后的神经网络可作为描述自由曲面的模型,利用它能够产生任何需要的点。实际证明,该方法简单、有效。     

模具智能设计系统的集成转换模型

在分析了模具设计专家系统及专家系统和人工神经网络相结合的几种模型基础上,建立了一个基于人工神经网络的智能设计系统模型--模具设计系统的集成转换模型,该模型不仅消除了一般模型的不足,提高了知识的获取和推理效率,而且在一定程度上模拟了"触类旁通"的思维过程和一般模具设计过程。     

无线传感器网络的异构性研究

随着无线通信技术和微电子技术的快速发展,低成本、高度集成和自组织的无线传感器网络将会逐渐普及.首先总结归纳了无线传感器网络异构性的几种表现形式,如计算能力异构性、节点能量异构性、链路异构性及网络协议异构性,然后介绍了异构无线传感器网络层次网络体系结构和两种适用于无线传感器网络的标准.最后对无线传感器网络的安全问题进行简单探讨.     

单向CFRP螺旋铣削力建模

螺旋铣削加工工艺具有降低轴向力,改善排屑、散热条件等优点,螺旋铣削力是其重要过程指标之一。对单向CFRP螺旋铣削力建模方法展开研究,预测给定加工参数下的螺旋铣削力。首先,通过对螺旋铣削过程进行运动学分析和切屑几何分析,建立了螺旋铣削过程中侧刃、底刃动态切屑层模型,纤维切削方向角度模型和动态切削力计算模型。然后,分别通过侧刃直线槽铣实验和底刃半齿插铣实验,对各个切削方向角度下侧刃、底刃切削力系数进行了标定,并利用人工神经网络对切削力系数进行拟合。最后,将标定所得的切削力系数代入动态切削力计算模型中,建立了单向CFRP螺旋铣削过程动态切削力预测模型,并通过实验验证了模型的准确性。与现有模型相比,该模型不仅能够预测刀具螺旋运动周期内的切削力变化情况,还可以对每个刀具自转周期内的细节进行预测,通过考虑纤维切削方向角度对切削力系数的影响,反映了单向CFRP材料的各向异性,较为准确地预测了螺旋铣削力。     

基于深度学习驱动的L型定向热疏导机理

碳/碳（C/C）复合材料具有热导率大、比强度高、耐烧蚀和耐冲刷等优异特性,被广泛应用于飞行器的热防护系统中,其有效导热系数对于实际应用而言是重要的热物理性质,尽管可以通过有效介质理论、对热扩散方程直接求解和玻尔兹曼输运方程等传统方法计算C/C复合材料有效导热系数,但这些数值方法通常十分耗时。本文引入深度学习方法,将格子玻尔兹曼（LBM）的三维格子模型作为三维卷积神经网络（3D-CNN）微观结构,不仅解决了三维微观结构模型难以捕获的问题,还便于实现数值计算模型和CNN模型的同步简化,利用3D-CNN快速精准地预测三维三相C/C复合结构的有效导热系数,基于此对内置L型高导热碳纤维丝的定向热疏C/C复合结构的有效导热系数进行快速预测和研究。研究表明,CNN模型在LBM传热计算上表现出强大的学习能力,但在测试样本结构孔隙率过分超出训练集时预测误差将大幅增加,且当孔隙率变化范围从30%~35%变化到55%~60%时,CNN模型"内插"预测的相对误差较模型"外推"降低了0.93%~30.72%。在C/C复合结构中内置L型高导热碳纤维丝可以将高温区域的热量沿纤维方向定向疏导至低温区域。     

模糊极大极小算子神经元网络的图灵等价性

将模糊Zadeh算子的定义域作了扩充,并重新定义为模糊极大极小算子,使其满足交换律、结合律和零元律.在此基础上提出一种模糊极大极小算子型神经元网络模型,符合一般模糊算子型神经元网络的定义.与传统的Zadeh算子型模糊神经网络相比具有较强的映射能力.详细证明了用该模糊极大极小算子神经元网络可以计算与图灵机等价的部分递归函数,从而表明模糊极大极小算子神经元网络的计算能力等价于图灵机.将传统神经元M-P模型神经网络的图灵等价性推广到模糊神经元网络.     

工业4.0语义下智能焊接技术发展综述

工业4.0的提出为制造业的发展注入新的活力,并引发全球制造业智能化、信息化、网络化升级.在基于信息物理系统(CPSs)智能制造的发展热潮下,智能焊接技术是当前热点问题.介绍了信息物理系统、工业产业链等相关概念,解释了基于制造业产业链的“工业4.0”的内涵.以历次工业革命为背景,阐明了焊接技术的发展脉络.通过对信息物理系统架构的分析,提出了智能焊接技术在各个层次中的关键技术,并对该领域的发展趋势进行了展望,对智能焊接更好的发展具有指导意义.     

基于BiSNet的航天发动机转子智能健康监控

航天发动机某部件转子健康监控,对检测发动机能否正常工作进而影响航天发射任务的成败至关重要.传统健康监控方法需要依赖经验和专业知识,在对故障机理深入理解后才能构建相应的健康监控模型.针对传统转子健康监控手段效率低、适应性差、过度依赖专家经验等不足,结合海量转子振动健康监控历史数据,提出并设计采用神经网络BiSNet的人工...     

神经网络及其应用

简要介绍了神经网络的基本理论,初步论述了神经网络的存储与计算能力、自学习能力及其冗余容错特性,阐述了神经网络研究的意义,探讨和分析了神经网络的应用前景。