基于神经网络-蒙特卡罗法的隧道初衬可靠度研究

对于功能函数是隐函数的可靠性分析问题,传统的有限元蒙特卡罗法计算量极大。为了克服此缺点,提出了径向基神经网络-有限元蒙特卡罗法(RBF-MCS)。通过样本训练,创建了径向基神经网络模型。利用ANSYS软件中的可靠度分析模块,分析了基本随机变量对隧道初衬轴力的灵敏度大小的顺序。通过此方法和传统的有限元蒙特卡罗法分别计算了大瑶山隧道初衬的轴力和可靠度,并进行了对比分析。基于径向基神经网络-有限元蒙特卡罗法(RBF-MCS)的计算结果与施工实际吻合较好,通过现场观察也没有发现喷层混凝土压裂破坏,可见计算结果是符合实际的。径向基神经网络-有限元蒙特卡罗法比传统有限元蒙特卡罗法更加适合复杂结构的计算,具有更高的效率、精度和适用性。     

基于径向基神经网络的基坑支护位移预测方法

简要分析了径向基神经网络相对于BP神经网络的优点,利用径向基神经网络建立了基坑支护水平位移的预测方法并编制了基于径向基神经网络的支护位移预测程序.结合实际工程监测数据中的基坑支护结构水平位移数据,对网络进行训练并利用训练好的网络对基坑支护结构的水平位移进行了预测.从预测结果与实测结果的对比分析来看,利用径向基神经网络对基坑支护水平位移进行预测是可行的,其精度符合工程实际的要求.     

基于K-L变换和径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式的识别

径向基函数(RBF)神经络是一种三层前馈型神经网络,它具有较强的非线性函数逼近能力和分类能力。根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上,应用K-L变换将所测取的振动相关特征矢量转化为独立的特征矢量,利用其主特征值建立径向基函数神经网络,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度。     

驱动桥路试噪声主观评价的神经网络预测系统

以驱动桥路试噪声的客观评价指标为基础,应用回归分析、前馈神经网络、径向基神经网络等技术研究路试噪声主观评价的预测方法.结果表明,回归分析、神经网络均能识别出主观评价的不可接受样本,其中神经网络的预测准确度更高.比较前馈神经网络和径向基神经网络的准确性和易用性,最终建立基于前馈神经网络的主观噪声预测系统.     

基于数据挖掘的冷水机组能耗预测

为了充分利用能源站冷水机组实际运行数据,提高能耗预测准确率,提出了一种基于数据挖掘算法的冷水机组能耗预测模型。该模型包含3个主要步骤:数据预处理、模型建立及分析、结果表述。在模型选择上,利用支持向量机、径向基函数神经网络及决策树3种算法建模并对比分析。结果表明:基于数据挖掘的能耗预测模型有较好的实用性与可靠性;相比其他2种模型,径向基函数神经网络模型的均方根误差值平均降低了0.661,相关系数达到0.999,即径向基函数神经网络的能耗预测准确率最高,建模效果最佳。     

装备研制可靠性工作项目风险等级评估方法研究

装备研制过程中存在各种因素的影响和制约,导致可靠性工作项目的实施效果对于装备最终是否能达到规定的可靠性要求存在着很大风险。将风险管理引入装备研制可靠性工作项目中,以国军标规定的装备研制可靠性工作要求为依据,建立了装备研制可靠性工作项目风险体系,通过对可靠性工作项目风险概率等级和风险影响度等级分别进行评估来评定可靠性工作项目风险等级,并通过航天型号研制单位可靠性工作项目风险评估案例验证了提出的可靠性工作项目风险等级评估方法。对航天型号研制中可靠性工作项目风险等级进行了评估,并对评估结果进行了分析。最后,对装备研制过程中可靠性工作项目风险管理问题进行了研究。     

空调系统负荷预测方法比较分析

预测负荷对设备的优化控制意义重大,利用杭州某医院手术室空调机组的用电负荷,分别采用改进的季节性指数平滑法和径向基神经网络方法进行负荷预测研究。结果表明,对变化缺乏规律的负荷进行预测时,径向基神经网络方法的预测精度略高于改进的季节性指数平滑法。     

基于径向基神经网络的边坡稳定性评估方法

在现有研究的基础上,引入径向基神经网络理论,提出了边坡稳定性的径向基神经网络预测方法。以土体重度、内摩擦角、粘聚力、锚固段长度等为输入参数,边坡稳定性系数为输出参数,建立精确RBFNN神经网络模型,对边坡稳定性进行了预测,结果表明：用训练成熟的径向基神经网络进行仿真,避免了诸多人为因素的影响,提高了结果的精度,使得计算高效、结果更加准确。     

基于RBF神经网络的结构损伤识别方法研究进展

阐述了径向基神经网络(RBF网络)用于结构损伤识别的工作原理,介绍了国内外学者利用RBF神经网络对结构进行损伤识别的研究进展,从网络输入参数、网络算法、结构建模等方面,分析了该方法的优点和存在的问题,指明了进一步研究的方向。     

斜拉桥损伤识别的径向基函数(RBF)神经网络设计

在文~［１］中用径向基函数神经网络讨论了梁格形式的桥梁构件损伤识别,文~［１］对文~［２］做了改进,识别效果大大改善。本文尝试用径向基函数神经网络对斜拉桥构件损伤进行识别,验证指标函数及径向基网络的设计参数。