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641.
642.
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644.
BP神经网络在结构边界参数识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对建立发动机动力学模型过程中,试车台机架结构边界环境的不确定状况,对神经网络在边界刚度识别中的应用进行了研究。以结构模态频率为网络输入,边界X、Y、Z方向的刚度为输出,通过一种增加训练样本的方法大大提高了网络的映射性能,最终的识别结果达到了预期目标,满足工程需要。 相似文献
645.
最大割问题(Max—eulProblem)是一个典型的NP难组合优化问题。文章采用遗传算法、分布估计算法、Hopfield网络方法、蚁群算法、粒子群算法等5种算法对最大割问题进行求解,并用标准的多个不同规模最大割测试数据进行测试,研究各参数对算法的影响,并比较各种算法的时间复杂度和空间复杂度。测试结果表明该五种算法虽然在执行效率上有差异,但都能较好的解决最大割问题。 相似文献
646.
Yang Hai a b Cheng Wei a Zhu Hong c a Institute of Solid Mechanics Beijing University of Aeronautics Astronautics Beijing China bNo. Troop of People’ s Liberation Army Shenyang China cLiaoning Equipment Manufacture College of Vocational Technology Shenyang China 《中国航空学报》2008,21(5):423-432
Predicting the time-varying auto-spectral density of a spacecraft in high-altitude orbits requires an accurate model for the non-stationary random vibration signals with densely spaced modal frequency. The traditional time-varying algorithm limits prediction accuracy, thus affecting a number of operational decisions. To solve this problem, a time-varying auto regressive (TVAR) model based on the process neural network (PNN) and the empirical mode decomposition (EMD) is proposed. The time-varying system is tracked on-line by establishing a time-varying parameter model, and then the relevant parameter spectrum is obtained. Firstly, the EMD method is utilized to decompose the signal into several intrinsic mode functions (IMFs). Then for each IMF, the PNN is established and the time-varying auto-spectral density is obtained. Finally, the time-frequency distribution of the signals can be reconstructed by linear superposition. The simulation and the analytical results from an example demonstrate that this approach possesses simplicity, effectiveness, and feasibility, as well as higher frequency resolution. 相似文献
647.
以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用的固体发动机结构形式选择模型描述;然后建立了固体发动机结构选项一般模糊极小极大神经网络;最后以具体型号总体设计为例,完成结构形式选择,得到了包含实际结果的多个可行方案。该方法提高了设计过程自动化水平,且可提供多个不同的结构选择可行方案供设计人员参考。 相似文献
648.
利用超高强度300M、30CrMnSiA调质钢、A3普通碳素结构钢的试验数据作为训练样本,预测了LY12CZ铝合金的疲劳寿命,并与试验数据在疲劳寿命N、子样平均值X、中值疲劳寿命N50方面分别进行分析比较,结果表明模型的误差控制在2%以内,证明了模型预测方法的可行性和有效性,也为预测新材料的疲劳寿命提供了方法和依据。 相似文献
649.
提出一种基于模糊神经网络的小卫星多级故障诊断系统,利用多级的方式对小卫星的故障进行诊断。其中第一级采用模糊聚类的方法,将故障定位于模块级;第二级采用模糊径向基神经网络,完成故障的部件级定位。最后用该故障诊断方法针对卫星故障仿真系统做了实验,对其预设故障进行了诊断,诊断结果与仿真系统预设故障完全一致。实验表明:多级故障诊断结构提高了故障诊断的系统性、准确性并大大降低了故障诊断中的计算量。 相似文献
650.
为通过声发射技术识别铝合金蜂窝板超高速撞击(HVI)的损伤状态,提出一种基于神经网络的损伤模式识别方法。通过超高速撞击实验获取声发射信号,结合精确源定位技术、时频分析技术、小波分析技术及模态声发射技术,提出了10个与损伤相关的特征参数,通过非参数检验分析其与损伤的关系,设计了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的超高速撞击损伤模式识别方法。建立最优网络模型,通过不同参数组合识别能力分析,优选出2种特征参数组合,通过非同源样本对其损伤模式识别能力进行验证。结果表明:传播距离与损伤模式无关,却是识别损伤模式的重要参数;125~250kHz频域的自动加窗小波能量比会降低损伤模式的识别能力;采用贝叶斯正则化的BP神经网络可以较好地识别蜂窝板超高速撞击损伤模式,参数组合为传播距离、上升时间、持续时间、截止频率、4个自动加窗小波能量比及小波能量熵,共9个参数,对任意选取非同源样本识别错分率仅为9.38%。 相似文献