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251.
252.
固体废弃物热解产物的神经网络预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比,其预测误差明显小于回归公式的预测误差。 相似文献
253.
254.
人工神经网络在航空发动机中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
宋金光 《中国民航学院学报》2002,20(3):46-51
人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。 相似文献
255.
智能机器力觉及力控制研究综述 总被引:12,自引:0,他引:12
回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略:阻抗控制、力/位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题:机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力/位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。 相似文献
256.
257.
基于RBF网络的航空发动机辨识模型 总被引:6,自引:3,他引:6
利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。 相似文献
258.
259.
采用比例-积分-微分神经网络(PIDNN)的控制算法,集合了传统PID控制及神经网络各自的优点,控制发动机在不同工况下的空燃比,实现发动机在不同工况间切换时,能够快速地控制空燃比至目标值.在AMESim软件中建立发动机模型,在MATLAB软件中建立PIDNN控制算法,进行模型在环仿真,仿真结果表明:在不同海拔高度下,PIDNN控制算法都能够准确地把空燃比控制在目标值,当发动机在不同工况间切换时,PIDNN能够在0.5s内把发动机空燃比控制至目标值,并且保证过量空气系数超调量在0.2之内,改善了发动机的动力性、经济性,提高了发动机的响应能力. 相似文献
260.
换热网络是能量回收利用系统中的一个重要系统。对换热网络结构已定或已在运行的换热网络,如何优化改进使其达到最优,或在换热网络中的物流的流量、进出口温度发生变化时,要求换热网络的换热仍能满足工艺上的要求,要解决这一问题,通过采用夹点技术对某厂1.0Mt/a常压换热网络进行的分析,确定了最优夹点温差,为节能优化提供依据。 相似文献