纱线卷绕系统恒张力先进控制策略

针对纱线卷绕系统内外部扰动较多，系统具有时变性和不确定性，纱线张力值波动较大，控制精度不高导致纱线断头等问题，提出了学习速率自适应与蚁群算法联合改进的BP神经网络PID控制策略。通过学习速率自适应提高网络学习速率，并利用蚁群算法调整网络初始参数。分别测试PID算法、BP神经网络PID算法与改进BP神经网络PID算法。结果表明：基于改进BP神经网络的无刷直流电机PID控制器鲁棒性更强，性能良好，纱线卷绕系统张力波动较小，断头率降低。     

基于模糊神经网络的工业废水处理预测研究

针对工业废水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性,利用废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标,构建基于BP算法的四层模糊神经网络模型.该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明,模糊神经网络具有较强的学习能力;其较BP网络对样本数据的仿真误差较小,平均相对误差仪为1.5%,为实现废水处理的自动控制提供可行途径.     

基于差分进化的BP网络学习算法

提出了一种基于差分进化的BP网络学习算法,该算法是一种全局随机优化算法.利用差分进化算法的全局寻优能力,可以很好的训练BP网络的权值和阈值.将所提出的算法与BP算法作对比实验,结果表明,所提出的算法相对于BP算法在分类准确度上有较大的提高,而且具有良好的收敛性和泛化能力.     

基于非线性BP算法的中密度纤维板（MDF）调施胶系统辨识

利用三层前馈神经网络作为被辨识对象的模型,对中密度纤维板(MDF)调施胶控制系统进行建模与仿真,并给出基于非线性BP算法的调施胶系统辨识计算步骤,实现了对中密度纤维板调施胶非线性动态系统的辨识.实验结果表明,文中建立的中密度纤维板调施胶系统模型是有效的,将其系统模型嵌入调施胶控制系统中可使系统响应时间变快并获得较好的控制效果.     

BP神经网络预测废水处理过程的研究

通过在实验室条件下进行追纸废水处理试验取得的数据对BP神经网络进行训练，建立了造纸废水处理过程的网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明，BP神经网络具有很强的学习能力。利用BP神经网络模型实现了对造纸废水处理过程的预测，平均相对误差为19％，表明网络泛化能力不是很好。经过动态训练的BP神经网络模型能够比较准确的预测造纸废水处理过程，平均相对误差为1．9％，大大优于未经动态训练的网络模型。     

基于人工神经网络的室内定位算法研究

传统的UWB室内定位技术采用几何算法对标签进行解析定位,但复杂的室内环境和测距误差,可能导致方程组无解从而无法实现定位.针对上述问题,提出一种基于改进BP神经网络的UWB室内定位算法.将输出层输出的标签坐标与真实坐标的差值作为误差信号,利用梯度下降法修正网络的各个权值,使误差达到最小.以BP算法为基础,通过网络训练误差的变化趋势自适应调整学习率,提高收敛速率.通过与传统的定位技术和基于BP神经网络的定位算法进行对比实验,仿真实验结果表明,该算法的迭代次数和定位误差明显较小,输出轨迹与实际运动轨迹基本吻合,具有较高的定位精度.     

基于BP算法的函数逼近算法设计

重点研究常用的BP（BackProPagation）人工神经网络的工作原理和学习算法,同时利用Matlab进行仿真。仿真结果表明,基于BP网络的控制算法具有良好的应用性。     

基于BP神经网络算法的可见光图像热目标自动识别技术

BP算法即误差逆向传播学习算法,按照BP算法进行训练的多层神经网络被称为误差逆传播神经网络,即BP神经网络。BP神经网络按有人管理示范的方式进行学习,学习期间网络误差由后向前传递修正各权值和阈值。本文将主要探讨基于BP神经网络算法的可见光图像热目标自动识别技术。     

基于高速动车组重联网络控制系统时延的研究

文章首先建立高速动车组重联网络控制系统模型并分析前向通道与反向通道时延,基于BP神经网络递推预测的方法对网络控制系统未来的输出进行预测。然后提出一种快速隐式广义预测控制算法(IGPC)对预测的时延进行补偿,IGPC算法的原理是根据系统输入与输出数据,并利用广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法与动态矩阵控制律(DMC)的等价性,直接求解最优控制律。IGPC算法比GPC算法的计算量更小且效率更高,既能节省时间成本又能保证高速动车组网络控制的实时性。最后将BP神经网络递推预测的方法与IGPC、GPC结合起来,分别采用无时延补偿基于BP神经网络预测的GPC算法、有时延补偿基于BP神经网络预测的GPC算法及有时延补偿基于BP神经网络预测的IGPC算法进行实验仿真,实验结果表明:相比较于其它两种算法,有时延补偿基于BP神经网络预测的IGPC算法可较好地跟踪标准参考方波,在初始阶段的震荡时间最短且超调量也最小。故有时延补偿基于BP神经网络预测的IGPC算法为最优算法。     

基于人工神经网络的多指标综合评价方法研究

研究了利用误差反向传播人工神经网络(BP网络)的多指标综合评价问题，并以建设工程项目招标评标为背景，建立了相应的多指标综合评价BP模型。引入附加动量法和变步长算法对BP网络算法进行改造，大大提高了标准BP神经网络收敛速度与学习训练速度，为解决多指标综合评价问题提供了一条有效途径。     

Cultural disconnection in virtual education

This paper reports a small-scale investigation into the differences in learning behaviour exhibited by members of an intercultural group undertaking an online course on educational enquiry in support of doctoral research in education. Differences in learning behaviour can be attributed in part to the different cultural and linguistic backgrounds of the participants. As virtual learning environments are seldom designed to accommodate cultural diversity, there is often a disconnection between the intended and the actual experiences of the participants. This study explores the characteristics of this disconnection. It is suggested that virtual learning environments should be designed to take account of the mutual transformation of both learner and environment in educational processes. Some technological developments that may lead to virtual learning environments becoming adaptive are described. However, it is emphasised that inclusivity will depend upon an adaptive dynamic in the virtual learning environment that is essentially social.     

虚拟工厂——革新的生产能力管理系统

当今工业企业正面临着巨大的挑战：新的尤其是来自低薪国家的竞争，激烈的、周期性的销售市场、直至萧条市场引起的不断变化的需求，使企业受到成本不断增加的压力。同时，必须更快地在愈来愈短的时限内满足世界各地顾客的要求，这就迫使企业寻求新的、更快的方式来有效地处     

3D服装虚拟技术的研究进展及发展趋势

介绍了国内外3D服装虚拟技术的研究现状及发展趋势,并概述了3D服装虚拟技术研究的两大关键问题。     

三维织机整机虚拟样机的设计研究

介绍几种三维机织物的组织结构,如正交织物、间隔织物、角联锁织物,以及正交织物和角联锁织物的演化形式。对织造这几种织物的三维织机进行虚拟样机设计与仿真研究。通过对织机整机(不包括送经和卷取机构)进行仿真分析可知,开口机构、引纬机构及打纬机构不仅能满足织造三维织物的要求,而且各个机构的运动规律较好,为三维织机的研发提供了有价值的参考。     

基于虚拟仪器的生丝抱合性能检测系统

 苏州大学材料工程学院 江苏苏州215021     

克朗斯虚拟展位拉开帷幕

受新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的影响,国内外所有重大活动或被推迟(另行通知)举办,或是直接取消。但如果企业有很多展品需要展示、有很多话题要谈,奈何没有展台用于展示又该怎么办呢?很简单——如果参观者不能到展台参观,那就把展台送到他们面前。一场数字化克朗斯展会在线拉开帷幕:Interpack 2020克朗斯虚拟展位已呈现于众人面前。2020年的各大展会因受新型冠状病毒肺炎疫情的影响被推迟的推迟、取消的取消。     

基于服装迁移的二维虚拟试衣技术

为实现低成本的虚拟试衣,针对传统方法难以应用于实际场景的问题,提出了一种基于服装迁移的二维虚拟试衣网络。通过输入用户图像和模特图像,该网络能够生成用户穿着模特服装的试衣效果。首先通过纹理重映射提取服装纹理,再通过人物解析迁移提取用户纹理,然后合并服装纹理和用户纹理得到一个粗糙的试衣结果,最后基于半监督学习对粗糙结果中的纹理缺失区域进行自动修复,得到最终的试衣结果。定性和定量的实验均证明本文提出的方法能够较好地保留服装的纹理细节,维持用户的身份信息不发生改变,并且能够生成良好的试衣结果。     

虚拟制造在服装生产系统上的应用

针对虚拟制造技术在服装生产上的应用问题,设计了服装虚拟生产系统。通过搭建系统数字化体系结构、开发虚拟制造核心建模技术来分析服装虚拟生产系统的建立。采用IWATA技术架构实现了服装虚拟生产系统的处理模块集成与协同管理目的。针对服装虚拟生产系统体系结构中数据库建立、数据的导入,以及虚拟制造建模技术等系统构造中存在的核心问题提出了对应的解决途径,完善了搭建服装虚拟生产系统的体系方法,对虚拟制造技术与服装生产系统的协同有一定参考意义。     

真丝织物虚拟化的悬垂性对比研究

纺织面料虚拟化对产品感官传播与参考的作用越来越高,丝绸品种的传承与创新传播同样需要借助此手段.本研究聚焦于多品类丝绸面料,参考真实丝绸类面料的悬垂性来进行虚拟丝绸悬垂性实验并对比他们之间的差异,从而验证丝绸类面料悬垂虚拟化的可行性.通过CLO3D、C4D搭建虚拟实验环境,并利用Matlab对真实和虚拟悬垂测试得到的悬垂...