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采用基于优化的误差反向传播(BP)神经网络的机器学习算法建模,提出了考虑材料参数、几何参数等多因素的弯管回弹精确预测和高效控制方法。该方法通过引入非线性惯性权重及遗传算法的杂交算子,改进了粒子群优化(PSO)算法,进而通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化,构建了基于改进的PSO-BP神经网络机器学习回弹预测和补偿模型。以多种规格的铝合金数控弯管构件为对象,将实际生产中不同规格、批次、成形参数下回弹数据作为训练样本,实现了所建机器学习预测模型的应用验证。所建模型获得的预测结果平均相对误差为6.3%,与未优化的BP神经网络等传统模型相比,预测精度最大提高了18.5%,计算时间可从1.5 h缩短至300 s,同时实现了回弹预测与补偿精度以及计算效率的显著提高。 相似文献
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近十几年来,随着化学纤维工业在世界范围内的高速发展,合成纤维的应用范围已日益扩大。由于水泥是当今消耗最大的建筑材料,而水泥砂浆与混凝土中又存在抗拉强度低、干缩率大、变形能力低、脆性大和抗冲击性差等缺点,将某些抗碱性强、力学性能优良的合成纤维用不同方式与水泥砂浆或混凝土相复合,能在不同程度上改善后者的力学与物理性能,并提高它们的使用价值和耐久性。近几年来国际上对碳纤维、聚丙烯腈纤维混凝土结构的研究日趋活跃,有关论文明显增多。由于碳纤维是高科技纤维中发展最快的品种之一,它具有高强度、高弹模、高抗腐蚀的众多优… 相似文献
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为了准确地对建筑结构进行动力和静力分析,提出了考虑楼板变形的结构空间整体计算模型,并根据此模型编制了相应的结构分析程序,最后,在考虑剪力墙平面内和平面外变形的基础上,对其单元分析模型进行了探讨,推导了剪力墙单元刚度矩阵. 相似文献
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