人工神经网络在螺旋桨设计中的应用

人工神经网络（artificial neural network)最近年年兴起的一门新兴学科，在信号处理与模式识别，知识处理工程或专家系统，运动过程控制等领域应用得比较广泛，笔者运用前向多层神经网络理论，采用误差反向传播方法（BP法）编制了人工神经网络计算机应用程序，将人工神经网络应用到船舶螺旋浆设计中，通过对部分类型螺旋浆图谱的训练，并将其数据与回归分析的数据相比较，结果表明：所应用的理论是可靠的，精度是足够的，特别是对螺旋浆图谱训练的结果是完全具有实用价值的。     

汽车动力性检测的计算机辅助计算

用计算机辅助方法计算汽车的动力性指标可简化计算,提高计算精度和计算效率,可为合理选择发动机和传动系参数提供依据。本文在建立了汽车动力特性数学模型基础上,给出了计算机辅助计算流程图,并用实例作了说明。     

人工神经网络在材料设计中的应用

材料设计是材料研制过程中必须首要解决的问题，是材料设计由定性化向定量化方向发展是其必然趋势．为了实现这一领域的自动化和智能化，提出了人工神经网络的开发思想．人工神经网络具有再较强的非线性问题处理能力且较强的容错性，并能获得输入和输出之间相互关系的信息处理技术．在材料设计中，人工神经网络已用于预测成分设计、力学性能、工艺参数等方面．     

工艺创新绩效评价的人工神经网络方法

首先建立了一套评价工艺创新绩效的指标体系,然后运用人工神经网络的原理与方法,建立了工艺创新绩效评价的ANN模型,并介绍了该种方法的运用。     

超燃冲压发动机尾喷管设计方法研究

本文应用最小喷管长度理论对二维超燃冲压发动机尾喷管上壁型线进行了设计,并对尾喷管性能进行了计算,应用粒子群优化算法对所设计的喷管型线进行了优化。为超燃冲压发动机尾喷管几何参数的选择提供了参考范围。     

人工神经网络在弹簧设计中的应用

提出的神经网络应用方法,只要对多组已有弹簧设计方案的结果进行学习训练,就能得到同类弹簧快速设计的神经网络模型,通过实例的检验,证实了该设计方法的正确性和有效性．     

工业锅炉设计计算软件包的开发

工业锅炉设计计算的内容较多、过程复杂,整个设计过程以迭代往复的形式进行,在各个设计阶段之间有信息反馈和传递需要进行大量重复性劳动因此传统的设计方法工作是大、效率低。本文引入的工业锅炉设计计算软件包能很好地解决上述问题,能有效地提高人员的工作效率,降低劳动强度,为工业锅炉设计人员提供了良好的工具,可带来巨大的社会效益和经济效益。     

现代设计理论及方法在内燃机设计中的应用前景

论述了现代设计理论和方法的基本内容，介绍其中几个重要分支的发展和国内外当前的应用水平，从主观需要和客观可能两个方面，论述了现代设计理论和方法在我国内燃机设计中的应用前景。     

人工神经网络在双向板弹性内力计算中的应用

将人工神经网络技术应用于结构内力分析，介绍了前馈型BP神经网络的模型及其算法，在分析双向板弹性内力时，建立了一个三层的BP网络，将该网络进行训练后计算四边简支双向板跨中弹性最大弯矩，在分析时，为了增强网络的推广能力，还以权值的修正量作为参考的收敛标准，同时，为了加快学习速率而不导致振荡，还采用了增加动量系数的方法来修改反传中的学习速率，BP网络的分析程序采用Matlab编制，计算结果表明人工神经网络在结构分析中具有良好的适用性。     

汽车主减速器齿轮设计中的神经网络辅助方法

在设计圆锥齿轮与双曲面齿轮传动时，很多参数的确定是靠经验和一些不是很精确的公式、图表给出的，给规范化的计算机辅助设计带来了很多不便，为此，应用神经网络方法进行辅助设计。规范某些设计环节，取得一定效果．具体数据应用表明这种方法是可行的．     

基于层次分析-熵值法的氢内燃机异常燃烧风险评估

为了综合评估进气道喷射（PFI）氢内燃机异常燃烧风险,基于层次分析法（AHP）构建了异常燃烧风险系数模型,分别探究喷氢参数对指标层（异常燃烧特征参数）及目标层（异常燃烧风险系数）的影响. 结果表明：通过改变喷氢参数,可以使进气道残余氢气量下降33.4%~41.6%,显著降低了回火的可能性. 当喷氢角度为30°~45°、喷氢流量为4.36~4.96 kg/h时,缸内混合气均匀性系数较大,有利于组织燃烧,却不能保证炽热区域温度等参数处于较低水准. 所构建的异常燃烧风险系数模型能够结合多个特征参数对氢内燃机异常燃烧（早燃及回火）风险进行有效评估. 当喷氢角度为45°、喷氢流量为4.96 kg/h时,各项特征参数均处于合理区间,异常燃烧风险系数下降了3.6%~6.8%,降低了异常燃烧的可能性.     

ANN统计降尺度法对汉江流域降水变化预测

研究和探讨了基于ANN的统计降尺度法,通过ANN建立大尺度气候观测资料和实测降水之间的统计关系,并同多元线性回归降尺度法进行了比较.结果表明,基于人工神经网络的统计降尺度法模拟精度优于多元线性回归法,可以应用其研究未来气候情景下汉江流域降水变化情况.通过对A2气候情景下全球气候模式HadCM3的尺度降解,预测未来2011-2100年汉江流域降水变化情况,最终发现汉江上游未来降水在2020s(2011-2040年)和2050s(2041-2070年)时期比基准年减少,2080s(2071-2100年)时期则比基准年增加;中游未来降水在2020s时期比基准年减少,2050s和2080s时期比基准年增加;下游未来降水变化趋势不明显.     

液氮发动机循环可用能及效率分析

针对液氮发动机开始朗肯循环过程可用能损失较大的问题,提出分析方法,研究液氮发动机开式朗肯循环过程中可用能损失分布;研究并设计液氮二级再热系统,分析液氮发动机开式朗肯循环与内燃机混合加热循环的联合循环.结果表明,排气是可用能损失的主要环节之一,约占系统输入可用能的20%;且初始膨胀温度受环境温度限制是导致排气可用能损失的主要原因.再热系统可以消除环境温度因素对循环效率提高的限制;采用二级再热膨胀系统,选取合理的再热温度和二级膨胀压力可以得到更高的效率.采用液氮发动机开式朗肯循环与内燃机混合加热循环的联合循环,可以将无法直接做功的内燃机常压高温排气的温度转化为液氮发动机进气可用能,等质量工质的联合循环将整个系统的平均效率提高了8.06%.     

内燃机噪声源识别的小波相关系数方法研究

为了分析内燃机(ICE)噪声信号的时频特性和识别主要噪声源,研究了小波变换中尺度与频率之间的关系,重新定义了连续小波变换,并基于不同小波对同一信号分解时小波系数之间存在极大相关性,提出用规范化相关系数时频图分析噪声信号和识别内燃机噪声源的新方法.新方法能够准确地对信号进行时间和频率定位,且频域结果与信号功率谱相当吻合.对发动机声学信号进行了时频分析,同传统连续小波变换相比较,该方法能够更好地反映信号能量的时频域分布状况.结合声强结果,声学信号时频图能够直接地显示不同噪声源的时频特征.     

内燃机富氧燃烧及其对工作性能影响的研究进展

为了探究搭载制氢机后进气氧气体积分数对内燃机性能的影响,对北汽A151内燃机进行了改造,在节气门后加装了氧气喷嘴引入氧气,开发了一套电控氧气喷射系统实现进气氧气体积分数的精准控制.试验选取汽车在市区道路运行中4个常见的内燃机工况,分别为：转速1 500 r/min,进气道绝对压力42 kPa;转速1 500 r/min,进气道绝对压力68 kPa;转速2 000 r/min,进气道绝对压力42 kPa;转速2 000 r/min,进气道绝对压力68 kPa.通过控制氧气喷射量改变进气氧气体积分数,研究了不同进气氧气体积分数对内燃机动力性、经济性、排放性及燃烧特性的影响.研究结果表明,增加进气氧气体积分数能够强化燃烧,提高内燃机的动力性,转矩最多可提高50%;部分工况下经济性得到改善,比油耗最多可降低18.6%;HC排放降低63.15%;但在全部工况下NO_x排放均有所升高.

     

内燃机标定功率和燃油消耗率的测定及其修正

针对内燃机标定功率和燃油消耗率受环境状况影响的情况,结合相关标准,研究了等油量法与可调油量法在柴油机、汽油机功率和燃油消耗率测试中进行环境修正的具体方法及注意事项,并给出了修正的原则及实际修正案例.     

基于人工神经网络的商品销售额预测

介绍了BP神经网络的结构，算法和基于人工神经网络的商品销售额的预测，与传统方法相比较给出了ANN的优点及改进的方法。     

母线保护的人工神经网络模型

叙述基于ANN函数逼近能力的母线保护原理,分析母线保护物理对象的函数关系,构建母线保护的人工神经网络模型。     

河网水闸智能调度辅助决策模型研究

为了充分发挥水闸的运用效益，针对河网水闸综合管理中的水闸智能群控关键问题，借助人工神
经网络和河网非恒定流数学模型技术，构建了一种河网水闸智能调度辅助决策模型.它的基本框架由水闸
神经网络调度模型和河网非恒定流数值仿真模型组成，其中，水闸调度模型用来输出调度方案，数学模
型用来提供调度预案和对输出调度方案进行模拟检验.河网水闸智能调度辅助决策模型在上海市浦东新区
河网上的运用结果表明，该模型可以较好地满足群闸智能调度需求，能解决浦东新区这样大型复杂河网
的水闸智能控制问题,从而为内陆河网水闸综合管理提供有效的决策支持.