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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
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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
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本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。 相似文献
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介绍了飞机采购费用的构成,概述了飞机采购费用的估算方法;简单描述了人工神经网络的基本原理,以此构建了BP网络模型;最后,利用神经网络方法对飞机采购费用进行估算,并用MATLAB进行仿真,取得了比较满意的结果。 相似文献
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基于支持向量机回归的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络. 相似文献