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71.
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。 相似文献
72.
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。 相似文献
73.
74.
针对深度信念网络(DBN)层数的不确定性而导致故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于动态增添算法的DBN诊断方法.首先通过动态增添算法确定隐含层层数,之后按照逐层递减原则,设置模型的隐含层神经元节点数目;并以滚动轴承为研究对象,通过分析其训练样本与测试样本的分类误差曲线,来表明基于动态增添算法的DBN方法对滚动轴承故障... 相似文献
75.
搭建了基于深度强化学习(DRL)的射流闭环控制系统,在NACA0012翼型上开展了大迎角分离流动控制实验研究。NACA0012翼型弦长200 mm,实验风速10 m/s,雷诺数1.36×105。射流激励器布置在翼型上表面,通过电磁阀进行无级控制。将翼型表面的压力系数和智能体自身的动作输出作为智能体的观测量,以翼型后缘压力系数为奖励函数,对智能体进行训练。结果表明:经过训练的智能体成功地抑制了大迎角下的流动分离,比定常吹气的费效比降低了50%;智能体可以将翼型后缘压力系数稳定地控制在目标值附近;状态输入和奖励函数的改变会对最终的训练效果产生不同影响。 相似文献
76.
77.
航空发动机中介机匣组件因各种故障而需修理或导致报废的现象时有发生。针对发动机中介机匣分流环裂纹掉块、上部衬套磨损松动、弹性环磨损、同心度检测不合格等故障进行分析研究,提出解决措施,制定满足发动机使用要求的合理技术标准和修理方法。在修理技术方法中,采用挖补补焊方法解决分流环裂纹掉块故障;采用极坐标定位与专用模板衬套相结合的方法提高新品衬套加工精度以解决上部衬套更换新品后装配准确性难题;采用装配过盈销钉和扩口工艺以保证零件的堵孔质量等。结果表明:这些修理措施提高了中介机匣零部件的利用率,延长了其使用寿命,降低了发动机修理成本。 相似文献
78.
薛重德 《航空精密制造技术》1994,(3)
根据热传导理论,用规一化三维导热公式计算出一组无量纲曲线并给出一个简单实用的导热计算方程。在均匀强度矩形光束(UIRB)辐照情况下,用该方程和相应曲线可方便地确定具有三维计算精度的相变热处理工艺参数. 相似文献
79.
针对奥氏体不锈钢在低周疲劳循环过程中存在的一些问题,从应变幅值,合金元素和试验温度等方面研究了稳定型奥氏体不锈钢316L和316LN的低周疲劳行为,通过讨论多级恒温温度变化对循环饱和行为的影响,得出了在较小应变幅下,材料呈现过后的温度值对先前的温度值具有记忆效应的结论。所作穆斯堡尔试验,在一定程度上说明了316LN不锈钢中可能存在着IS结合体,其循环硬化与循环软化可能与IS结合体的存在和破坏有关。 相似文献
80.