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1.
结合 TMS32 0 C80的编程结构 ,利用神经网络的权并行性和神经元并行性 ,提出了BP算法的并行实现方法 ,并解决了存储器访问冲突、数据双缓冲传输、PP细粒度并行和死锁等问题。结果表明 ,该并行 BP算法十分有效。 相似文献
2.
在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5~ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。 相似文献
3.
基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法,采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值,并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别,最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试,证明了该方法的有效性和实用性. 相似文献
4.
《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2020,65(3):1070-1082
Solar sail halo orbits designed in the Sun-Earth circular restricted three-body problem (CR3BP) provide inefficient reference orbits for station-keeping since the disturbance due to the eccentricity of the Earth’s orbit has to be compensated for. This paper presents a strategy to compute families of halo orbits around the collinear artificial equilibrium points in the Sun-Earth elliptic restricted three-body problem (ER3BP) for a solar sail with reflectivity control devices (RCDs). In this non-autonomous model, periodic halo orbits only exist when their periods are equal to integer multiples of one year. Here multi-revolution halo orbits with periods equal to integer multiples of one year are constructed in the CR3BP and then used as seeds to numerically continue the halo orbits in the ER3BP. The linear stability of the orbits is analyzed which shows that the in-plane motion is unstable while the out-of-plane motion is neutrally stable and a bifurcation is identified. Finally, station-keeping is performed which shows that a reference orbit designed in the ER3BP is significantly more efficient than that designed in the CR3BP, while the addition of RCDs improve station-keeping performance and robustness to uncertainty in the sail lightness number. 相似文献
5.
人工神经元网络(ANN)具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法:首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。 相似文献
6.
为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考. 相似文献
7.
8.
9.
融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型 总被引:1,自引:1,他引:1
为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。 相似文献
10.
含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明:此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。 相似文献