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基于SAPSO优化的小波神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承振动信号复杂及故障类型难以预知的问题,提出一种基于模拟退火粒子群算法(SAPSO)优化小波神经网络来诊断滚动轴承故障的新方法,并将其应用于滚动轴承故障诊断。实验表明,该方法能减少迭代次数、提高收敛精度。 相似文献
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采用X射线衍射,差热分析和居里温度测量等方法研究Fe60.5-x Pt39.5Ndx合金的相转变、居里温度和有序度。结果表明:Nd的添加有利于稳定FCC相结构;随着Nd含量x的增加,Fe60.5-xPt39.5Ndx合金的有序度及有序FCT相的居里温度都逐渐减小 相似文献
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针对多输入多输出、不确定性多干扰源的复杂非线性柴油机燃烧系统,以RBF神经网络作为优化模型,用正交试验法设计网络的训练样本,并用遗传模拟退火算法(GASA)对RBF网络结构和初始权值进行优化。将此RBF神经网络应用于燃烧系统优化过程中,得到理想的燃烧系统优化参数。按该参数进行试验,效果良好,达到了与大规模试验相同的优化效果,具有试验少、效果好的优点。 相似文献
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建立了设计变量模糊性和随机性的数学模型,并针对设计变量的多样性,采用遗传模拟退火算法(GASA)对数控车床主轴进行可靠性优化.优化结果表明,该优化方法能找到更符实际的优化解. 相似文献
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