爆破震动速度峰值预测模型的比较和讨论

传统的爆破震动峰值质点速度(PPV)预测公式已不能适应现代爆破安全的要求。基于人工神经网络(ANN)原理,建立了结构为2-5-1的BP神经网络预测模型,以青藏铁路关角隧道爆破震动测试数据为样本,对人工神经网络模型和几种传统公式的爆破震动速度预测结果进行比较。通过对实测结果与预测结果相关性系数(COD)、平均绝对误差(MAE)和相对误差(RE)的分析,表明:在传统预测模型中USBM预测公式精度最高,而人工神经网络模型较传统模型更接近实际值。     

前馈型神经网络算法优化分析

文章介绍了人工神经网络的模型,分别以BP神经网络为例介绍了前馈神经网络,并用三种方法对BP神经网络算法进行优化改进。     

BP人工神经网络在酥性饼干货架寿命预测中的应用

分别使用动力学方法、weibull危害分析法、BP人工神经网络法建立了预测美味酥饼干货架寿命的数学模型。3种模型性能的比较表明:BP人工神经网络预测结果更加准确、方便,使用BP人工神经网络模型的预测值与真实货架寿命值的相关性最高(R2=0.963 8);并且BP模型能综合反映饼干的初始含水率、初始过氧化值,饼干包装材料的透氧率、透湿率以及贮存环境温湿度对其货架寿命的影响。     

PDCA循环原理在大学毕业生就业管理工作中的应用

如果把“大学毕业生就业工作”看作一个项目，那么应用项目质量管理理论中的PDCA循环原理，科学制定就业工作计划和目标，认真组织实施就业辅导和就业管理工作，及时检查就业结果，积极处理就业工作存在的问题，既可以强化当前大学毕业生就业工作的管理、也能够提高大学毕业生的就业质量。     

基于蚁群算法优化BP神经网络的港口吞吐量预测

利用蚁群算法优化反向传播神经网络的初始权值、阈值,建立预测模型,对港口货物吞吐量进行预测。蚁群算法具有全局搜索能力,分布式计算和鲁棒性强等特点,有利于加快反向传播神经网络的收敛速度,避免易陷入局部极值的问题,提高建模精度。在港口吞吐量预测中的应用表明:蚁群算法优化BP神经网络模型、模糊神经网络预测模型、RBF预测模型及BP预测模型的平均绝对百分比误差分别为2.826%、3.734%、4.990%和6.566%;同时,蚁群算法优化BP神经网络模型收敛速度最快。与传统BP神经网络、RBF网络及模糊神经网络相比,蚁群算法优化BP神经网络模型、模糊神经网络预测模型、RBF预测模型及BP预测模型的平均绝对百分比误差分别为2.826%、3.734%、4.990%和6.566%。     

悬臂薄板结构损伤状况的神经网络诊断

基于动量法及Levenberg_Marquardt规则BP神经网络算法 ,本文建立了悬臂薄板固有频率与其裂纹深度、位置诊断关系的人工神经网络模型 ;模型仿真结果表明 ,BP神经网络适用于此类损伤无规律对象问题的诊断。     

V型伸长翻边解析与数值研究

为了预示曲面翻边成形性能,采用有限元仿真、解析计算与人工神经网络的方法对V型零件翻边成形进行了分析.通过建立有限元模型研究了工艺参数对成形性能的影响;基于全量塑性理论及膜应变假定,推导了轴对称情况的解析计算模型;以数值模拟结果作为训练样本,建立了V型翻边成形性能预测的BP神经网络模型.研究结果表明:工艺条件对翻边成形有较大影响,其中以张角的影响最为显著;解析模型计算简便,但是只适用于零件张角较小以及相对翻边高度较小的情况;有限元仿真与人工智能相结合的BP人工神经网络模型可以快速有效地预测翻边成形性.     

建筑暖通空调热舒适与节能的智能优化控制研究

为解决建筑暖通空调使用过程中的能源消耗问题,该文以北京市某房地产项目暖通空调为研究对象,运用3种人工神经网络智能算法对建筑暖通空调使用过程中的热舒适度PMV值进行求解。研究表明,3种不同神经网络算法的寻优效率均与训练样本数没有明显的关系。在相同的训练样本条件下,RNN循环神经网络算法的预测结果准确率最小。为小样本时（<500）,LSTM长短记忆神经网络法的预测结果准确率比BP神经网络算法大;而为大样本时（≥500）,LSTM长短记忆神经网络法的预测结果准确率则比BP神经网络算法小。基于BP神经网络的建筑暖通空调热舒适度的预测效果较好,达到了节能优化的控制目的。     

生物焦吸附亚甲基蓝能力的ANN预测

以不同粒径、升温速率和终温条件下生物质热解残留物制得的生物焦为研究对象,考察生物焦的吸附能力;并基于人工神经网络的基本原理建立BP神经网络,从而训练并预测不同制备工艺下生物焦对亚甲基蓝的吸附能力。结果表明,BP神经网络有较高的预测精度,平均相对误差为3.58%,可以提前对生物焦吸附能力进行预测。     

基于人工神经网络的微弧氧化膜层厚度预测模型的建立

在硅酸钠电解液体系中,采用微弧氧化技术在铝合金表面制得了均匀的陶瓷膜。将人工神经网络应用于微弧氧化工艺研究中,借助MATLAB神经网络工具箱,建立了具有4-12-1结构的BP神经网络模型,该模型很好地学习了微弧氧化电解液参数和膜层厚度之间的映射关系;对膜层的厚度进行了预测,并采用正交试验对电解液参数进行了优化。结果表明,该网络收敛速度较快,预测值与实际值基本吻合,平均预测误差仅为1.93%。当Na2SiO3质量浓度为6g/L、H3BO3质量浓度为1.5g/L、KOH质量浓度为0.5g/L、H2O2质量浓度为0.6g/L时,膜层的厚度达到最大值183μm。     

基于BP神经网络对CuNiSiCr合金时效后性能预测

采用改进的BP 网络算法———Levenberg Marquardt算法,建立了固溶态Cu Ni Si Cr合金的时效温度和时间参数关于时效后性能的非线性映射模型。结果表明所建立的BP神经网络模型可对Cu Ni Si Cr合金时效后的性能进行有效的预测和分析。     

产品质量标准数据清洗模型及应用研究

本文针对当前国内外对产品质量标准数据清洗问题研究的局限,基于人工智能学科中的BP人工神经网络理论,用L-M算法改进的BP人工神经网络构建了产品质量标准数据清洗模型,并以洗衣机产品质量标准数据为实例,用所设计模型进行了产品质量标准数据清洗实验验证。经实验验证发现,本研究给出的模型是一种具有普适意义、符合科学理论、合理的产品质量标准数据清洗模型,支持绝大部分产品质量标准数据清洗,既丰富了产品质量标准数据清洗理论,又能应用于经济社会发展实践。模型支持产品质量标准数据自动化、智能化、高速度清洗,为国家质量基础设施(NQI)共性技术的研究提供了重要的方法论。     

基于 EEMD样本熵与小波神经网络的汽车关门声品质预测

针对传统客观心理学参量在非稳态噪声品质预测中的不足,以汽车关门声为对象,提出一种基于EEMD分解的样本熵表征关门声的信号特征,并结合小波神经网络进行声品质预测。对声样本进行EEMD分解得到IMF分量,计算各IMF分量的样本熵,并构造成特征向量。分别以此特征向量和声品质主观评分值作为输入输出构建小波神经网络预测模型。作为对比,构建了基于该特征向量的BP网络预测模型、基于心理学参量的小波神经网络预测模型和BP网络预测模型。分析结果表明,在关门声品质预测中,EEMD样本熵比客观心理学参数能更好的反映信号的时变非稳态特性,预测效果更好;且小波神经网络较BP网络的预测精度更高,模型训练速度更快。     

神经网络预测搅拌摩擦加工TC4超塑性行为

目的 研究搅拌摩擦加工工艺改性的Ti–6Al–4V双相钛合金的超塑性变形行为。方法 对360 r/min、30mm/min工艺条件下搅拌摩擦加工处理的TC4钛合金在不同的变形条件下进行超塑性拉伸实验,在实验数据的基础上构建以变形温度、应变速率和晶粒尺寸为输入参数且以峰值应力为输出参数的3–16–1结构的BP人工神经网络模型。应用所构建的BP人工神经网络模型对不同变形条件的Ti–6Al–4V钛合金的超塑性行为进行预测。结果 BP人工神经网络预测的精准度较高,实验应力值与预测应力值吻合度较高,相关系数R=0.991 3,相对误差为1.91%～12.48%,平均相对误差为5.92%。结论 该模型预测的准确性较高,能够客观真实地描述Ti–6Al–4V合金的超塑性变形行为。     

基于显式有限元的薄壁结构吸能特性预测

为了探讨轴向载荷冲击作用下试验参数对薄壁结构吸能特性的影响规律，预测和分析某一类型的薄壁结构吸能特性，基于显式有限元技术建立了这一类型薄壁结构的BP人工神经网络吸能特性预测模型。以方形薄壁结构为例，通过改变结构质量、冲击速度、横截面尺寸、壁厚等影响结构吸能特性的因素对这一类型的薄壁结构进行了大量的数值试验，获得不同试验条件下的结构吸能特性参数，然后建立了这一类型薄壁结构的吸能特性预测模型，并进行自主训练学习, 当训练步数为2035时，网络模型达到误差要求。结果表明：该BP神经网络模型的输出样本与目标值十分接近, 比吸能误差值为-2.53％，有效撞击力误差值为4.67％，有效撞击行程误差值为-3.90％，说明该模型具有较好的精度。     

V型坡口多层多道焊焊道几何参数预测

中厚板V型坡口多层多道焊焊接过程中,每一条焊道的几何参数都会影响最终焊缝成形质量。为了评估V型坡口多层多道焊缝成形质量,提出了基于麻雀搜索算法(SSA)优化的BP神经网络模型预测焊道几何参数。文中通过实验分析各焊接工艺参数对焊道成形几何尺寸的影响,确定了以焊接电流、焊接速度、熔池宽度作为模型的输入,将能表征焊道质量的焊道高度和焊道计算高度作为模型的输出。对优化前后BP神经网络预测模型的性能进行对比,结果表明,优化后模型预测结果的相对误差分别保持在±4%、±8%以内,模型的稳定性、准确率都有较大提升,证明了该方法可有效预测V型坡口焊接时的焊道几何参数。     

基于神经网络的电弧增材制造铝合金力学性能预测

目的 预测不同工艺参数下电弧增材制造铝合金的力学性能。方法 通过实验建立了电弧增材制造6061铝合金及Ti C增强6061铝合金力学性能的数据集,并建立了一种以焊接电流、焊接速度、脉冲频率、TiC颗粒含量为输入,以屈服强度和抗拉强度为输出的神经网预测模型,对比了反向传播神经网络(BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)3种预测模型的精度。结果 与BP模型和PSO-BP模型相比,GA-BP预测模型具有更好的预测精度。其中,GA-BP模型预测6061铝合金屈服强度最佳结果的相关系数(R)为0.965,决定系数(R²)为0.93,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为2.35,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为2.67;预测Ti C增强的6061铝合金抗拉强度最佳结果的R=1,R²高达0.99,MAE为0.46,RMSE为0.49,GA-BP具有良好的预测精度。结论 BP、PSO-BP、GA-BP 3种神经网络模型可以用来预测电弧增材制造...