荷载代数的神经网络实现

利用人工神经网络技术，根据文献［１］的荷载组合代数理论，对结构设计中内力最不利组合提出了一种新的计算方法。大大缩短了设计时间，提高了设计效率。     

薄板试样定向凝固枝晶竞争生长

深入理解高温合金定向凝固杂晶演化具有重要的科学和工程意义,其中枝晶竞争生长是揭示晶界演化与淘汰的关键环节。定向凝固双晶竞争生长的实验研究证实了传统尖端过冷度理论的局限性,定量相场模拟的研究获得了大量统计规律,促进了人们对定向凝固双晶竞争生长的理解。本研究在薄板状试样的定向凝固过程中,同时获得了大量的不同取向竞争生长的枝晶,通过拼接金相显微组织同时获得多个晶界的取向演化规律。结果表明,枝晶列竞争生长主要通过晶界两侧不同取向一次枝晶臂及二次枝晶臂的交互作用实现。在汇聚生长过程中,择优枝晶一次臂阻挡非择优枝晶,并且择优枝晶自身无法形成三次臂,导致晶界方向沿择优枝晶生长方向。发散生长过程中,处于温度梯度方向一侧时,两列枝晶的竞争生长方式以非择优枝晶新生三次臂为主,晶界以沿择优枝晶方向生长为主;当两列枝晶处于温度梯度不同侧时,两列枝晶均有三次臂新生的概率,其晶界在两列枝晶取向之间。实验统计结果给出了晶界随两列竞争生长枝晶的取向的变化规律,与定量相场模拟结果吻合。商业软件ProCAST的CAFE计算晶粒定向竞争生长晶界演化统计结果与实验结果存在较大偏差,其主要原因是CAFE仅给出晶粒尺度的轮廓信息,未考虑溶质扩散及二次臂的竞争。本研究获得的薄板状试样枝晶竞争生长的统计规律,对认识高温合金定向凝固过程中晶界取向的演化具有重要的意义,对柱状晶叶片的制备具有指导意义。     

免疫粒子群算法在神经网络训练中的应用

神经网络能够用来检测结构损伤,但是其训练方法容易陷入局部最优。粒子群算法具有全局搜索能力,将免疫系统中的抗体抑制机理引入粒子群算法以保持粒子多样性,采用免疫粒子群算法（ImPso）训练前向神经网络。计算机仿真结果显示,训练后的网络性能优于使用一般BP算法训练的网络。     

BT之死

时值2009年12月初，眼看这风生水起的一年就要过去了。正当网民开始投票总结年度十大网络事件时，一件事情如晴天霹雳般劈到了每个网民的天灵盖上——BTchina被封站。和它相比，什么贾君鹏啊，小沈阳啊，变显得有些小打小闹了。     

浙江军区千名官兵帮助当地电网灾后重建

本刊讯 2008年2月18日下午．浙江省军区千名官兵奔赴浙江省武义县青草坞村．在500kV双瓯线30号塔塔基下举行了支援电网建设誓师大会。随后立即分赴各抢修点将输电线路塔的塔材搬运上山。据浙江金华军分区参谋长叶少军介绍,他们接到上级的命令后．就立即组织500名官兵赶赴指定地点集合。     

基于Hebb理论的BP理论改进算法

应用Hebb理论，用生物神经元的生理基础指导BP网络的设计，并给出了训练方法与实验结论。     

基于深度信念网络的属性散射中心匹配及在SAR图像目标识别中的应用

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像目标识别是SAR图像解译的重要应用。为提高SAR目标识别的稳健性，本文提出基于深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）的属性散射中心匹配方法。属性散射中心参数特征丰富，能够很好地反映目标的局部散射特性。DBN发挥深度学习优势，可以实现测试样本与模板样本散射中心集的稳健匹配，并且能够较好地适应噪声干扰、部分缺失等情形。在构建的属性散射中心匹配关系的基础上，定义相似度度量准则。基于最大相似度的原则确定测试样本所属类别。实验依托MSTAR数据集开展，经验证，所提方法对于SAR目标识别问题具有良好的有效性和稳健性。     

聚合物微球调驱措施研究

聚合物微球调驱技术措施的应用,针对油层的微孔隙结构,应用纳米级别的材料制成的微球,作为调整驱油孔道直径的介质,提高聚合物驱油的效率。将聚合物溶液注入到油层中,扩大波及体积,开采出更多死油区的油流,提高了油田的采收率。     

抽油机减载器在南梁油田的应用效果评价

介绍了抽油机减载器的结构与工作原理以及减载力的计算.分析了减载器在南梁油田的应用效果.     

神经网络在土木工程中的应用与展望

神经网络是当今计算机领域研究的热点问题之一,由于它具有多元非线性变换的近似性,因而倍受人们重视,其应用领域也愈来愈广。本文通过对神经网络在土木工程中的应用原理及其现状分析,展望其解决复杂的问题潜力。