基于MATLAB Web服务器的BP神经网络分析资源的异地调用

MATLAB Web server环境为基于Internet的远程调用异地MATLAB及其环境下编制的应用程序资源的简单实现提供了条件。利用此环境实现了BP神经网络分析程序的异地调用，为机床构件人工神经网络分析系统的实现奠定了基础。     

基于WWW的磁粉制动器CAD系统

随着全球化趋势的发展 ,国际互联网技术在许多领域都扮演了重要的角色。通过国际互联网技术建立企业之间的动态联盟是企业在激烈市场竞争中生存的有效途径。异地联合产品开发工作流程是虚拟企业产品开发的主要模式。远程资源的调用是支持联合产品开发的重要技术。本文提出了一种把 WWW和计算机辅助设计相结合的磁粉制动器设计系统 ,介绍了一种异地协同设计环境中远程资源的调用过程     

矿山机械装备云仿真CAE服务系统研究与应用

为矿山机械装备企业提供软件调用、租用、共享和技术支持是建立“矿山机械装备云仿真CAE服务系统”的重要驱动。在描述系统集成环境、物理结构、体系结构、功能结构基础上,研究系统的关键技术,详细论述系统的功能结构,指出可从工具协同、任务协同与异地协同等三个层次支持系统提供云仿真CAE服务。以此为基础,开发具有实用价值的“矿山机械CAE技术公共服务平台”,以“平台”中的“基于Web的采煤机关键零部件CAE分析系统”为例进行应用实例分析,该实例基于“矿山机械装备云仿真CAE服务系统”理论框架,通过网络扩展传统的可交互的软件,对ANSYS进行异地调用,实现为该产品制造企业提供远程CAD/CAE快速参数化设计与有限元分析服务。     

异地产品开发研究

在分析了异地产品开发的背景基础上,讨论了由于资源的分散性和环境的异构性,而造成异地产品开发在资源管理,信息调用、信息交互等方面的一系列问题,针对这些问题,提出了基于ＳＴＥＰ、ＣＯＲＢＡ等的解决方案。论述了使用时间型工作流管理技术,对产品的开发过程进行统一的管理方法。     

基于SVR和粗集的装备现场信息预处理研究

进行了用于远程协同故障诊断异地信息传输的装备现场信息预处理研究,介绍了在线SVR预测方法在装备健康状况预测中的应用,从而为现场信息预处理调用深层、浅层信息处理的执行策略提供参考依据。深层信息处理则将粗集用于装备现场诊断规则整理。给出了现场信息预处理的硬件实现和其在混凝土运输车上的应用实例,证明了研究内容的有效性。     

异地同步协同设计技术研究与实现

异地协同设计是网络环境下数字化设计的一个重要发展方向.对构建异地同步协同设计系统的实现方法进行了分类与比较,同时对并发控制与一致性维护、桌面共享与控制、远程协同感知等异地同步协同设计的关键技术进行了分析、研究及实现.     

基于Web Service技术的考试成绩在线查询系统

Web Service是下一代可编程网络的核心,通过定义实现考试成绩查询功能的Web Service,不仅可以实现考试成绩的在线查询,如果对其进行发布和注册,还能够实现系统数据库服务器上数据资源的共享,使得别人可以根据搜索到的该系统Web Service的WSDL,方便地调用系统Web Service提供的Web方法,而不需编写实现代码就能够实现对系统数据库服务器上数据资源的访问,由此可以减少代码的重复编写,节省资源;也可以通过搜索Internet上已发布和注册的相关Web Service,通过对其引用实现异地数据在本系统中的集成,从而实现整个互联网环境上的服务共享。     

LabVIEW中基于DLL的数据采集

介绍在LabVIEW编程环境下，通过调用DLL实现的数据采集，并以一PC-6313多功能卡的模入部分为对象编写了实例。     

基于Web的立体显示和多通道实时交互技术的研究

采用面向对象、Java2D和Java3D等技术，借助闸门式立体眼镜，为网络化环境下产品数据的三维可视化提供了沉浸、实时的描述方法。通过扩大受益人群，以较低的成本准确地实现三维产品信息的异地实时共享，有助于在中小企业中推广异地协同设计，提高产品设计质量。     

基于信息网络的异地协同设计与制造系统研究

对如何在信息网络环境下实现异地协同设计与制造进行了较深的研究,提出实现该系统的分级模型,了实现异地设计与制造的若干技术,并提出基于产品装配模型,软件代理和特征技术解决动态产品模型数据和冲突信息的自动订、转换和舆等关键问题。     

神经网络技术在多元图表插值中的应用

通过对MATLAB环境下神经网络工具箱的应用,以BP神经网络为例,对BP神经网络进行训练,解决函数逼近的任务,实现插值的功能。具体实例表明,MATLAB神经网络工具箱是进行人工神经网络数值仿真的有力的工具。     

基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计

基于BP神经网络原理,利用轴承空载和负载运行下的各参数建立轴承剩余寿命的预测模型。在MATLAB中对轴承数据样本进行学习与训练,获得较精确的BP神经网络结构的权值和阈值,根据BP神经网络算法编写m函数文件,在MATLAB中生成COM组件。用Visual Basic 6.0编写的系统软件界面,在界面中调用COM组件中的DLL文件。解决算法优化和模块间调用等问题,成功开发出轴承寿命预测系统,用于机电产品的质量控制管理。     

迟滞对象的辨识研究

主要针对暖通空调系统中常见而又难以控制的时滞对象，研究了神经网络用于系统辨识中的工作原理，提出了基于神经网络的时滞线性系统和时滞非线性系统的辨识方法，同时，使用MATLAB的辨识工具箱对暖通空调中常见的惯性迟延系统对象进行了辨识试验并给出了仿真结果。从比较的结果看，对非线性的辨识，神经网络具有明显的优势。     

基于MATLAB神经网络工具箱的字符识别

介绍了运用前馈神经网络处理字符识别问题的原理,同时阐述了用MATLAB经网络工具箱进行字符识别的方法和步骤,为用神经网络进行字符识别提供了一种解决方案,具有很强的应用价值。     

基于神经网络的双馈风电矢量控制系统转速辨识

阐述了神经网络转速辨识的基本原理和方法,构造了基于神经网络的双馈风力发电矢量控制系统,并在MATLAB/Simulink环境下,对该控制系统进行了仿真研究,结果表明该辨识方法比PI自适应算法的鲁棒性强,且有很好的快速逼近性。     

GA-T-S云推理网络板形模式识别的DSP实现

针对现有神经网络大多是在软件的基础上进行仿真,训练时间长,不利于工程实际应用的问题,提出了GA-T-S云推理网络板形模式识别的DSP实现方法。首先以设计的板形模式识别GA-T-S云推理网络模型为基础, 利用TI TMS320F2812完成T-S云推理网络的DSP 设计;然后利用MATLAB遗传算法工具箱离线优化T-S云推理网络参数,将优化后的网络参数存入DSP中,进而分别在MATLAB与DSP上运行该网络;最后将运行结果分别进行显示与对比分析。实验结果证实了基于GA-T-S云推理网络的板形模式识别模型有较高的板形识别精度,能够正确识别出板形缺陷的类型,同时验证了GA-T-S云推理网络在硬件TI TMS320F2812上实现的可行性与快速性,从而为神经网络推广应用到实际工程中提供了依据。     

基于BP神经网络的铣齿切削功率计算方法研究

通过对物理样机的实验测量,借助MATLAB神经网络工具箱,将BP神经网络的理论和算法应用于铣齿功率建模的研究中。通过铣齿切削试验获取训练样本,对齿轮铣削功率的网络模型进行训练和测试。结果表明,人工神经网络能较准确地预测铣齿功率的大小,解决了传统经验公式误差较大的问题,为铣齿机床的传动设计提供了依据。     

棉麻纤维自动识别技术研究

本文提出根据纤维的直径和颜色特征,应用神经网络技术实现棉麻纤维的计算机自动识别。并用MATLAB仿真的方法进行神经网络的设计和模拟。通过调整网络的参数,有效地提高识别率。     

粗神经网络在煤与瓦斯突出预测系统的应用

在综合研究了各种算法的基础上,将粗集理论和BP神经网络结合,充分利用了粗集算法能够去除冗余信息,BP神经网络能够精确加快收敛速度的优点.利用具体网络建立一个突出预测机制,并利用该预测机制对矿井瓦斯突出情况进行模拟预测.实际应用效果表明:采用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络模型,能克服一般BP网络收敛较慢的缺点,能加快收敛速度.实验结果表明:基于粗集- BP神经网络的预测模型可靠,收敛速度快,预测精度高,效果良好.     

BP神经网络的摩擦力补偿算法研究

针对伺服系统中非线性摩擦力的影响,提出了一种基于BP神经网络的摩擦力补偿.通过神经网络的学习,可以改变PID的参数,从而达到对摩擦力的补偿.并通过MATLAB对系统进行了仿真,证明了该方法的有效性.