多模噪声背景下基于遗传小波网络的滤噪研究

为了改善小波神经网络(WNN)存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,将WNN和遗传算法(GA)相结合,提出一种基于遗传小波网络(GA—WNN)的多模噪声中确定信号的滤噪方法。由于该方法融合了WNN良好的时频局部分析能力和GA自适应全局快速寻优的特点,因此,GA—WNN不仅克服了WNN存在的不足,而且可以使WNN参数最优化,从而进一步提高WNN的滤噪性能。仿真表明,在多模噪声背景下,GA—WNN能有效地从含噪信号中提取确定信号,并比传统的WNN滤噪效果好。     

遗传算法优化的BP网络在铣削力预测中的应用

神经网络初始连接权值和阀值的选择对网络的预测精度及收敛速度影响很大,但又无法准确获得,针对此问题,建立遗传算法(GA)优化的BP神经网络预测模型,解决神经网络初始权值和阀值的选择问题。该模型通过遗传算法优化BP神经网络的权值和阀值,获得最优的初始权值和阀值,并应用优化后的BP神经网络预测模型对铣削力进行预测,最后与优化前的BP神经网络模型的铣削力预测值进行对比分析。研究结果表明,经遗传算法优化后的BP神经网络模型比优化前的BP神经网络模型的预测精度高,同时加快了收敛速度。     

基于GA-BP神经网络的三维点云孔洞修补研究

针对精度要求高的销孔、内腔和复杂型面点云零件的大面积、跨面孔洞修补差情况,提出了一种基于GA(遗传算法)和BP(反向传播)神经网络的GA-BP混合算法,利用GA全局优化的能力,运用GA优化BP的权值和阈值,克服了BP神经网络陷入局部最优解。以挖掘机斗齿为例,利用混合算法GA-BP对三维点云数据不同特征缺失进行修补,实验结果表明,与一般BP神经网络比较,该方法预测精度高,收敛速度快,具有很好的鲁棒性,适用性强。     

基于改进PSO＿BP神经网络的干燥机可靠性预测

针对BP(Back Propagation)神经网络模型对谷物干燥机进行可靠性预测时,模型存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,采用改进的粒子群算法对BP神经网络模型进行优化,建立PSO＿BP神经网络的谷物干燥机可靠性预测模型,并与BP网络模型和GA＿BP网络模型获得的MAERMSEMAPE指标进行对比。研究结果表明,采用改进的PSO＿BP网络模型预测时,与BP网络模型相比三项指标分别降低了0.051 8、0.047 9和28.04%;与GA＿BP网络模型相比,三项指标分别降低了0.000 4、0.000 2和0.61%,说明其具有更小的误差和较好的预测能力。为实现谷物干燥机可靠性精准预测提供方法和思路。     

GA-BP网络在钢轨磨损量预测中的应用

基于GA算法及BP神经网络优点,将GA算法优化的BP网络应用于钢轨磨损量预测。通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得不同曲线半径、轴重、运行速度工况下对应的钢轨磨损量,即神经网络所需样本,建立GA算法优化三层BP神经网络,对钢轨磨损量进行预测。结果表明:GA算法优化的BP神经网络对钢轨磨损量具有良好的预测性能,较好地反映了曲线半径、轴重、运行速度对钢轨磨损量的影响规律。     

基于萤火虫优化BP神经网络的数控机床故障诊断

为了提高数控机床故障预测的能力,针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出了一种基于萤火虫算法优化BP神经网络的数据机床故障诊断算法。文章详细介绍了常见的数控机床故障类型和分类,在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的数控机床故障诊断模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于GRNN和PNN算法。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成数控机床故障诊断研究。     

遗传算法优化BP网络的锂电池剩余容量预测

为了有效地对锂电池剩余容量进行预测,在分析了BP神经网络对剩余容量模型非线性回归基础上,针对BP算法预测迭代速度慢且易出现局部最优的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的算法。遗传算法具有较强劲的全局搜索能力,将其应用到BP神经网络的参数寻优当中,可以寻找到BP网络的最优参数。将该模型应用于锂离子电池剩余容量的预测,并将生成的模型与单独使用BP神经网络的预测模型比较。仿真结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络剩余容量预测的精准度高于单独使用BP网络剩余容量预测的精准度,为锂离子电池容量预测提供了一种新方法。     

基于改进小波神经网络的动车组牵引电机故障趋势预测

针对小波神经网络在多维输入情况下易于陷入局部极小值、收敛速度慢的弱点,引入Levenberg Marquardt(LM)算法优化小波神经网络,解决传统小波神经网络收敛速度慢的问题。基于传统小波神经网络和LM算法改进的小波神经网络分别建立预测模型,用于动车组牵引电机的故障趋势预测,通过MATLAB软件对两种预测模型的训练过程进行了数值仿真,仿真实验结果表明改进小波神经网络建立的故障预测模型提高了小波神经网络的预测精度,同时加快了神经网络的收敛速度,是一种有效的预测模型。     

GA和BP神经网络在电池散热中的应用

针对电池散热问题,利用GA与BP神经网络对电池间隙与进风口风速进行了优化并利用FLUENT进行了仿真验证。为了获取较高泛化能力的BP神经网络,在建立能反映电池组间隙、进风口风速与电池组最高温度关系的神经网络的同时,利用GA对BP神经网络的初始权值阈值进行了优化,并对训练好的神经网络进行寻优求解,获得最高温度最低时所对应的电池间隙和进风口风速。在此基础上进行仿真验证,仿真结果与寻优结果基本一致,电池组流场平稳,温度得到有效降低且与预测温度基本差别不大。     

GA-BP神经网络在轧辊磨床中心架支撑头定位精度预测中的应用

轧辊磨床中轧辊磨床中心架支撑头的定位精度是决定轧辊的加工精度重要因素.通过对现有轧辊磨床中心架研究,发现现有轧辊磨床中心架的定位精度已无法满足生产需求.针对现有轧辊磨床中心架定位精度低的问题,提出对轧辊磨床中心架支撑头进行预测定位,在BP神经网络的基础上,引入遗传算法(GA),利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,提高神经网络的训练精度,加快网络收敛,运用优化后的BP神经网络对轧辊磨床中心架支撑头的升降部件的定位精度进行预测.仿真结果表明,GA-BP神经网络比BP神经网络的预测准确度高7％左右,迭代次数缩减一半,预测结果到达要求.     

叶切面最大厚度数值计算与应用

以叶切面最大厚度的数值计算方法为基础,探讨叶切面最大厚度计算的计算机实现,介绍叶切面厚度数值计算法的应用实例.     

Natural frequencies of vibration of a class of solids composed of layers of isotropic materials

In a recent paper, the Ritz method with simple algebraic polynomials as trial functions was used to obtain an eigenvalue equation for the free vibration of a class of homogeneous solids with cavities. The method presented is here extended to the study of a class of non-homogeneous solids, in which each solid is composed of a number of isotropic layers with different material properties. The Cartesian coordinate system is used to describe the geometry of the solid which is modelled by means of a segment bounded by the yz, zx and xy orthogonal coordinate planes and by two curved surfaces which are defined by fairly general polynomial expressions in the coordinates x, y and z. The surface representing the interface between two material layers in the solid is also described by a polynomial expression in the coordinates x, y and z. In order to demonstrate the accuracy of the approach, natural frequencies are given for both a two- and three-layered spherical shell and for a homogeneous hollow cylinder, as computed using the present approach, and are compared with those obtained using an exact solution. Results are then given for a number of two- and three-layered cylinders and, to demonstrate the versatility of the approach, natural frequencies are given for a five-layered cantilevered beam with a central circular hole as well as for a number of composite solids of more general shape.     

盘丝极心偏对三爪自定心卡盘找标精度影响的分析

三爪自定心卡盘作为机床的主要附件,已有一百多年的发展历史,尽管目前随着数控技术的不断发展,越来越多地需求高速动力卡盘,但三爪自定心卡盘目前仍有一定的市场。 要保证卡盘可靠地夹紧工件,必须使其有可靠的夹持精度;要保持卡盘的精度,必须要严格控制各零部件公差及误差,如盘丝的极心偏。 　　极心偏是形成圆的渐开线的基圆圆心 (极心 )与盘丝内孔中心不同心所造成的偏差值。它对卡盘精度的影响分两种情况,一是卡爪夹持弧采用配磨,二是卡爪夹持弧采用单磨。本文主要探讨配磨时的影响。 　　卡爪夹持弧采用配磨,即每台卡盘整体…     

圆柱面素线的直线度公差带解析

详细分析了圆柱面素线的直线度公差带在新旧标准中定义和解释的区别，并从对圆柱面素线实际要素检测的角度，提出了推行新标准的实际意义。     

双丝杠驱动机构同步分析

介绍了双丝杠驱动机构工作原理,论述了双丝杠运动产生不同步的原因以及如何判定与解决同步问题。     

膨胀套导向机构的设计

通过分析膨胀套在实际使用产生滑移受阻现象、卡死现象原因的实质,并在分析产生问题原因的基础上提出了改进措施即：增加导向机构。     

广州地铁APM列车制动机理分析

根据广州市珠江新城旅客自动运输系统(APM)列车的运行特点,介绍APM列车制动系统的制动方式及其特点,分析APM列车动态制动和摩擦制动的工作机理及其区别和联系,阐明APM列车制动系统的电控制过程和气控制过程,从而为APM列车制动系统的维护和管理提供一定的依据.     

磨粉机快辊轴承座加工工艺设计

设计了磨粉机快辊轴承座的加工工艺和具体的工装夹具.利用卧式加工中心加工磨粉机快辊轴承座,辅以能够高效快速夹紧的夹具,既可以保证加工精度,又能够提高加工效率.     

活塞销孔加工工艺的改进

我公司于８０年代末引进Aspera公司年产８０万台冰箱（冷柜）压缩机生产线及软件技术，在压缩机加工中，活塞销孔（如图１所示）的加工是难点之一。用镗床加工，质量一直难以达到要求，废品率很高。后来我们将Aspera公司的加工工艺即精镗后滚光改为精镗后用金刚石铰刀粗、精铰孔，由此解决了这个技术难题。（１）原意大利Aspera公司工艺简述其工艺流程为：钻６．５通孔→扩孔至７＋０．１→粗镗７．４７３＋０．０３６、圆柱度０．０１→精镗至７．９３５＋０．００６、圆柱度０．００２→滚光７．９３８＋０．００６、圆柱度０…     

多级离心泵噪声检测不确定度评定

对多级离心泵噪声检测的不确定度进行了评定,涉及不确定度的来源及分析,A类、B类标准不确定度的评定,合成标准不确定度的评定,以及扩展不确定度的评定和噪声检测结果的报告等.