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1.
基于双谱的齿轮故障特征提取与识别   总被引:24,自引:2,他引:22  
在引入双谱、双相干谱和人工神经网络的基本理论之后,深入研究了汽车变速箱齿轮振动信号的双谱和双相干谱特征以及频率间的耦合情况,形成故障特征向量,并利用BP人工神经网络,成功地将齿轮正常信号、磨损信号和断齿信号进行了分类。研究表明,对于齿轮振动信号,双谱比双相干谱更利于故障特征提取,不同状态下的齿轮振动信号中均存在二次相位耦合现象,但是耦合的形式不同,同时也表明,基于双谱和人工神经网络的故障诊断方法是有效的。  相似文献
2.
人工神经网络在材料设计中的应用   总被引:20,自引:2,他引:18  
在实验数据的基础上,利用人工神经网络建立高Co- Ni 二次硬化钢的力学性能与合金成分及热处理温度对应关系的模型. 首次提出将五个材料力学性能指标及部分合金成分作为网络的输入,其它合金成分和热处理温度作为网络的输出,根据要求的力学性能设计材料的合金成分含量及热处理条件,获得了满意的结果,为高性能材料设计提供了一定的理论辅助手段.  相似文献
3.
激光扫描三角法测量精度因素的分析与研究   总被引:20,自引:1,他引:19  
对激光扫描三角法在用于三维非接触测量中的精度影响因素进行了较全面的分析与研究,并提出了该方法在提高测量精度方面应采取的措施,特别是基于神经网络的多维拟合标定方法可大大提高测量的精度,给出了实验研究的结果。  相似文献
4.
神经网络-遗传算法优化反应烧结ZrO2-SiC材料制备工艺   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
应用人工神经网络对反应烧结ZrO2-SiC材料制备中工艺参数与原位SiC颗粒生成量的关系进行拟合和预测,并结合遗传算法优化出了最佳制备工艺.  相似文献
5.
基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究   总被引:13,自引:1,他引:12  
本文针对工业生产中使用的直流电动机,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入地研究。在此基础上,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明,网络的学习时间显著缩短,整个系统的推理效率明显提高,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。  相似文献
6.
神经网络在空调器仿真中的应用研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
制冷空调装置特性不仅受热力学基本定律的支配,而且与装置结构、生产工艺等实际因素密切相关,因此仿真精度在目前的通用仿真软件中难以保证。本文提出用基于模型的神经网络方法来解决这一问题。以房间空调器为例,在传统数学模型的基础上,通过定量参数的神经网络辨识,显著地改善了空调器稳态特性和开机动态特性的仿真效果。神经网络的自学习功能保证了该方法在实际应用中具有很强的通用性。本文研究表明智能仿真方法用于制冷系统仿真可以取得优于传统数值仿真方法的效果。  相似文献
7.
爆破优化的神经网络模型   总被引:11,自引:2,他引:9  
文章在简要阐述了前馈多层神经网络及其反传算法一般原理的基础上,建立了露天矿爆破效果预测的人工神经网络模型,进而提出了基于神经网络的爆破参数分段优化模型。  相似文献
8.
基于人工神经网络原理,对微合金钢热轧控制参数的选取进行了研究,利用Gleeble-1500热力模拟机提取了轧制温度,应变量,应变速率和相应的应力应变曲线,并通过显微组织观察获取了实验后样品断面的奥氏体晶粒尺寸,通过归一化把实验所得数据进行处理,采用BP算法训练网络,对热轧控制参数(轧制温度,应变量,应变速率)和奥氏体晶粒尺寸之间的映射关系进行了函数逼近,建立了奥氏体晶粒尺寸神经网络模型,根据网络估测的结果可定量地进行热轧控制质量预报。  相似文献
9.
人工神经网络在材料科学研究中的应用   总被引:10,自引:2,他引:8  
樊新民  孔见  金波 《材料导报》2002,16(4):28-30,21
人工神经网络模型已成为材料科学中广泛使用的技术,综述了人工神经网络在材料设计,材料加工的智能控制,材料相变研究和材料性能预测等方面的应用。  相似文献
10.
人工神经网络在材料实验数据处理中的应用   总被引:9,自引:1,他引:8  
将人工神经网络算法作为一种通用的科学实验数据处理方法引进材料科学。实践表明,在一定的范围内,由神经网络算法对实验数据学习获得的规律可以比较良好地满足工程 对数据处理的要求。  相似文献
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