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1.
缓冲包装材料性能的分析方法与研究进展   总被引:8,自引:7,他引:1       下载免费PDF全文
刘继飞 《包装工程》2014,35(7):149-155
目的综述目前常用缓冲包装材料及其性能研究的理论或方法。方法通过研究本构模型、BP神经网络、缓冲特性曲线、应力-能量法、仿真分析法的基本理论和应用思路,综述国内外学者利用上述理论在缓冲特性领域研究中的发展与创新。结果不同研究理论的优势各不相同,应用范围、应用特点、应用难易程度存在差异,其中应力-能量法、仿真分析法在缓冲特性的研究中作用巨大。结论缓冲材料及其缓冲包装系统综合性能的研究仍然存在不足,发展与完善缓冲特性研究理论需要各国学者的共同努力。  相似文献
2.
基于GA-BP神经网络的结构损伤位置识别   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对传统BP神经网络训练中存在的一些问题,提出了一种基于遗传算法(GA)-BP神经网络混合技术识别结构损伤位置的方法。该方法利用基因实数编码的遗传算法优化BP网络的结构及初始参数,从而大大提高了神经网络的训练精度。运用GA-BP网络与传统BP网络技术分别对两个算例进行了结构损伤定位的识别仿真,结果表明遗传BP稳定性好,精度高,对噪声有很好的鲁棒性,便于工程应用。  相似文献
3.
BP神经网络在企业综合绩评中的应用研究与改进   总被引:6,自引:0,他引:6  
赵全超  汪波  梁镇 《工业工程》2005,8(3):102-107
以平衡计分卡法为基础构建了企业综合绩效评价体系,重点介绍了BP人工神经网络模型在企业综合绩效评价体系中的应用方法和步骤,此外还对BP网络的初始权重及阈值的赋值、训练样本的选取、隐含层的确定、网络的收敛性等问题做了较为详细的研究和改进,最后给出了基于Matlab的BP算法的实现并进行了实证研究。  相似文献
4.
智能预报模式与水文中长期智能预报方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
建立了以模糊优选、BP神经网络及遗传算法有机结合的智能预报模式与方法。在应用该方法进行中长期水文智能预报时,首先选取训练样本的数量,根据预报因子与预报对象的相关关系得到相对隶属度矩阵;再将其作为BP神经网络输入值以训练连接权重;最后将得到的连接权重值用于预报检验。计算结果表明,智能预报模式与方法的运行速度、精度及稳定性都达到了实际应用的要求。  相似文献
5.
《基于小波分析和模糊神经网络的齿轮故障诊断研究》   总被引:5,自引:1,他引:4  
建立齿轮故障信号采集模拟试验台,结合小波分析特征提取方法和模糊神经网络对齿轮故障进行了诊断,通过实验仿真,取得了很好的诊断结果。相比于传统的BP神经网络诊断方法,无论在诊断速度还是诊断精度上,模糊神经网络更具有优势。  相似文献
6.
神经网络PID在包装机控制系统中的应用研究   总被引:5,自引:5,他引:0  
针对常规PID控制方法的缺陷,提出了神经网络应用于高速全自动包装机控制系统的方案,并利用Matlab6.5进行模拟仿真,得出神经网络PID控制方法比常规PID控制性能更佳.  相似文献
7.
基于BP网络的往复泵泵阀故障识别系统的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文基于BP神经网络模型,通过准确采集往复泵液力端各阀箱阀关闭激起的瞬态响应,并以响应的振动频谱为主要征兆,建立了基于BP网络往复泵泵阀故障的诊断系统。计算机模拟识别表明,该系统可较为准确地识别出各泵阀的故障。  相似文献
8.
BP神经网络在谐波测量中的应用研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
本文主要介绍了一种基于BP神经网络的谐波测量方法。与传统的谐波测量方法相比,其在实时性及精确度上有了很大的改善。文章重点介绍了BP神经网络结构和学习训练原理,并且针对传统BP训练算法学习速度较慢的缺点,提出了一种能够加快训练速度的新方法。实验结果表明,在谐波测量电路里采用新方法训练好的BP神经网络是可行的。  相似文献
9.
气淮两相流流型BP网络识别   总被引:4,自引:0,他引:4  
解决气液两相流流型的客观、自动识别一直是工业界和学术界所关注的问题。本以U型科垂直上升段内空气水两相流为例,采用压力、压差波动的不同特征参数的组合,深入研究了对流型自适应BP网络识别的准确率的影响,获得了能够满足工种精度要求的参数波动特征组合方式,本的结果表明,该方法需要建立大量的流型特征的数据库,适用于流型的离线识别。  相似文献
10.
基于BP神经网络的超细石英粉体制备工艺参数研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
简要分析了工艺参数对高能球磨法制备超细石英粉体的影响,采用正交试验和均匀实验研究了球磨法制备超细石英粉体的具体工艺试验方法,应用人工神经网络技术建立了粉体参数预测模型,利用遗传算法的全局搜索能力,优化了BP网络权值,从而完善了基于BP网络的石英粉体粒径预测模型.试验结果表明:该模型具有较高的精度,较好地实现了球磨法制备石英粉体的粒径预测,为工艺参数选择提供理论依据.  相似文献
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