利用人工神经网络提前1h预报电离层TEC

提出了一种利用人工神经网络提前1h预报电离层TEC的简便方法. 考虑到实际工程应用要求, 没有使用其他空间天气参数, 而是选择电离层TEC观测数据本身作为输入参数. 输入参数为当前时刻TEC、一阶差分、相对差分和时间, 输出参数为预报时刻TEC. 利用文中介绍的GPS/TEC处理方法解算厦门站2004年电离层TEC观测数据, 对预报方法进行评估, 全年平均相对误差为9.3744%, 预报结果与观测值相关性达到了0.96678. 结果表明, 利用人工神经网络方法提前1h预报电离层TEC有很好的应用前景.      

基于人工神经网络的反射器型面精度预测

基于人工神经网络的预测方法,利用数量适当的有限元计算结果,建立人工神经网络模型,对反射器型面进行精度预测分析,得到在最小型面精度结果下的结构设计参数。计算结果显示训练好的神经网络模型能够较精确地预测格栅反射器的型面精度,节省计算时间,并且以型面精度最小为准则进行参数分析,能够指导反射器的结构设计。     

基于遗传算法优化的人工神经网络下高速滚动轴承的疲劳可靠性

考虑到高速滚动轴承中热弹流润滑效应的影响,提出一种人工智能方法进行航空轴承疲劳可靠性分析。通过带交叉项的二次多项式近似拟合温度场效应,并将热应力映射到滚动轴承赫兹接触区内,完成热弹流润滑效应下航空轴承接触应力分析模型的建立,同时考虑热弹流润滑效应、材料属性以及疲劳强度修正系数的随机性,运用人工神经网络法完成热弹流润滑效应下航空滚动轴承疲劳可靠性分析。采用遗传算法完成最小可靠性指标寻优和惩罚函数最佳设计点。基于改进的一次二阶矩法完成可靠性灵敏度分析。数值算例表明,所建立的可靠性分析模型能正确反映热弹流润滑效应对航空轴承接触疲劳的影响。与传统的Monte Carlo法相比,两种计算结果的失效概率之差为2.0×10-4,相对误差为23.8%,而所提方法耗时只有蒙特卡洛方法的0.15%,具有良好的全局搜索能力和高效的计算性能。      

模拟成形性的计算机预测

运用人工神经网络,对板料基本成形性（单向拉伸、平面应变等基本试验的参数）与模拟成形性（拉深、杯突、扩孔、福井等模拟试验指标）二者的相关性进行了研究．在大量试验数据和反向传播算法的基础上,建立了描述相关性的ＢＰ网络模型．通过该模型,对已知基本成形性参数的板料的模拟成形性指标进行了计算机预测,预测结果与试验结果比较接近．本文的研究方法和结果表明,人工神经网络是研究板料的模拟成形性的一条有效途径     

人工神经网络技术在舱外航天服自动温控系统中的应用

介绍了舱外航天服手动温度控制存在的问题,分析了已有的航天服自动温控方案。采用人工神经网络的反向传播算法,以氧气的消耗量、全身出汗量、心率、液冷服的出口水温及出入口的水温差等５个参数作为输入,以液冷服冷却水的入口温度为输出,建立了舱外航天服的自动温控系统的人工神经网络模型。并讨论了反向传播算法及网络构造。结果表明,人工神经网络技术为解决舱外航天服自动温度控制提供了一条新途径。     

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave,CW）测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。     

基于人工神经网络的驾驶员操纵行为模型

驾驶员操纵行为受到自身、外界环境和被控对象等多方面的影响,因此驾驶员模型具有非线性的特征。神经网络模型克服了拟线性模型不能反映驾驶员非线性操纵的问题。为了获得建立模型的数据,利用地面模拟器使飞行员对一系列指令进行精确跟踪。获得的指令、飞机状态和驾驶员输入信息等参数即可作为神经网络模型的训练样本。神经网络驾驶员模型的训练和测试结果表明,该建模方法是合理、准确的,可以应用于人机闭环系统中驾驶员操纵的研究。     

强噪声环境下声波信号时延估计方法的比较

声波信号时延的准确估计是实现强噪声环境下声学法高精度测温的关键。介绍了声学测温中基于互相关函数、人工神经网络和小波变换等几种典型的信号时延估计方法．对这3种时延估计方法的实现原理分别进行了论述，分析比较了它们的优缺点，相比于其他两种方法，小波变换技术更适合于强噪声环境下的声波信号的时延估计。     

基于人工神经网络的柔性铰链结构动力修改

利用有限元软件计算出柔性铰链结构参数与振动频率的训练样本,然后通过样本训练人工神经网络建立了柔性铰链结构振动频率与其结构参数的非线性映射关系,最后利用训练好的神经网络修正框架的结构参数以满足设计要求的固有频率。     

五孔探针的神经网络处理方法

对于五孔探针的数据处理方法就行了详细的研究,发展了一种人工神经网络的数据处理方法,并将其与三维线性插值法进行了全面的对比,证明了所发展的神经网络法的精度更高,可靠性更好,而且经过简单改动就可以应用在其他多孔探针上.