关于运输网络堵塞流动的研究——分支定界法在求解网络最小流上的应用（Ⅲ）

堵塞是以人为主体在运输网络中经常发生的一种现象。本文中所定义的网络最小流是指在最严重堵塞的情况下通过网络的最大流量，是设计和运行一个运输网络，特别是一个紧急疏散网络的重要参数。本文在堵塞流理论研究的基础上，提出了一种用分支定界思想来求解网络最小流问题的方法，并用实例说明了该算法过程及其应用领域     

输送线网络监控系统的设计与实现

对可编程控制器控制原理进行分析,提出一种在已有设备的基础上进行改造,从而实现基于网络的监控技术。通过RS-485数据传输技术,运用TCP/IP协议,用MCGS(Mon itor and Control Generated System)组态软件编写程序软件,以图形界面实现对输送线的过程进行监控。     

应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

网络陶瓷增强铝基复合材料的摩擦磨损特性

提出了三维陶瓷网络（骨架）增强金属基复合材料的新构思，设计和制备了一种新型的三维陶瓷网络（骨架）增强铝合金复合材料，研究了其在干摩擦状态下的滑动摩擦磨损行为。结果表明，基体铝合金在重载时产生严重粘着磨损，磨损层发生软化和塑性流动，而复合材料中的陶瓷颗粒暴露于磨损表面并起承载作用，从而保护基体不发生严重磨损，复合材料对磨环的磨损量大于基体合金对磨环的磨损量，但复合材料摩擦副的总摩损量比基体合金摩擦副的小。     

一种模糊Modular神经网络模型及其应用

将神经网络模糊系统与模糊C均值聚法相结合，对模糊Modular神经网络进行研究，提出了该模糊神经网络模型的多输出结构及其学习算法，据此开发了模糊神经网络诊断系统，并将其用于某电源分系统的诊断分析，运行的结果表明，该网络模型优于一般神经网络。     

一种BP网络自整定PID控制算法及其在NF-6风洞控制中的应用

NF-6风洞是一座增压、连续、高速回流式风洞,对各子系统的控制性能都有较高的要求。针对NF-6风洞对模型姿态系统控制性能提出的高要求,提出了一种BP网络自整定PID控制策略,并结合现有的改进型PID控制思想对其进行了进一步的分析与改进。仿真结果及初步应用表明:该算法在算法收敛性、实时性及控制精度上较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高。     

RBFE人工神经网络在四组分络合滴定中的应用

本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定     

神经网络在旋翼／机身气动干扰模型中的应用

由于直升机自身的特点,旋翼／机身气动干扰呈现非线性,且受多种因素的影响,用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼／机身气动干扰试验数据构造的学习样本,对网络参数进行学习,可以得到旋翼／机身气动干扰神经网络模型,进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼／机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼／机身气动干扰神经网络模型的建立进行论述外,还简要介绍了旋翼／机身气动干扰试验。     

神经网络BP算法预测可靠性增长

叙述可靠性增长的基本概念和神经网络BP算法,着重探讨BP算法用于可靠性增长预测的可能性。通过两个实例的预测结果,与常用的可靠性增长参数模型Duane,Gompertz的结果相比较。实例表明,该方法是可行的,而且是有效的,适应性强。可以预料,它不但能用于仪器设备试制过程中预测可靠性增长,而且可用于武器装备在储存过程之中可靠性下降的预估。     

基于一维卷积神经网络和SoftMax分类器的风电机组行星齿轮箱故障检测

将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和SoftMax分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,SoftMax分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。