梯度法与BP神经网络的结合在机械优化设计中的应用

利用传统的优化设计方法，为BP神经网络的学习提供足够样本集，通过正向传播和误差反向传播建立BP神经网络的拓扑结构，实现了将BP神经网络应用于机械优化设计中，提高了优化的收敛速度。     

梯度法与BP神经网络的结合在机械优化设计中的应用

利用传统的优化设计方法 ,为BP神经网络的学习提供足够样本集 ,通过正向传播和误差反向传播建立BP神经网络的拓扑结构 ,实现了将BP神经网络应用于机械优化设计中 ,提高了优化的收敛速度。     

基于BP神经网络的700型压裂泵优化设计

针对目前压裂泵泵效低、压力波动大,不能满足压裂工艺发展要求的现状,以提高泵效和降低压力波动为优化目标,通过BP神经网络的自学习建立起了压裂泵优化目标与设计变量之间的神经网络模型,并采用VB编程调用Matlab强大的神经网络算法库对BP神经网络模型进行了求解,得到了设计变量的优化值,实现了对700型压裂泵主要结构参数的优化设计.     

BP神经网络在机械故障诊断中的应用

根据BP算法神经网络模型,阐述BP神经网络应用于机械故障诊断的基本步骤,归纳总结BP神经网络在机械故 障诊断中的应用及实例,提出存在的问题和发展方向。     

BP神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

神经网络由于其本身具有的优越性，已广泛应用于各个领域中的分类、联想问题。本文将ＢＰ神经网络理论应用于风机故障诊断中，取得了较好的结果。     

基于BP神经网络的行星齿轮传动的模糊可靠性优化设计

文中以渐开线行星齿轮传动机构为例,在考虑了机械传动各设计参数的模糊性和随机性的基础上,结合利用B P神经网络能达到系统的稳定平衡点和能够提高优化速度和精度等特点,探讨了基于BP神经网络的行星齿轮传动机构模糊可靠性的优化设计.     

BP神经网络模型在旋转机械故障诊断中的应用

本文利用神经网络模型建立了旋转机械常见故障的类别与征兆之间的映射关系.并利用这一模型对几种常见故障进行了分析诊断,诊断结果表明本方法精度高,结果可靠,对于工程应用具有一定的实用价值.     

BP神经网络在起重机箱形主梁优化设计中的应用

在分析了传统优化方法解决复杂机械优化设计问题不足的基础上,提出了一种ＢＰ神经网络近似优化新方法,并以计算实例作进一步说明。     

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。     

BP神经网络在数控系统故障诊断中应用

本中对BP神经网络的基本原理做了介绍,基于对数控系统的研究,运用BP神经网络方法实现了数控系统的故障诊断,提出了一种基于神经网络的数控系统故障诊断方法。对于仿真结果的分析,表明该方法较传统故障诊断方法简单、有效,且有较高的预测精度。     

基于遗传算法和BP神经网络的花盘结构优化设计

综合利用有限元法、正交试验法、BP神经网络以及遗传算法对大重型数控转台的花盘结构系统进行优化研究。首先对花盘结构系统进行谐响应动力学分析,找出对结构动态特性影响最大的模态频率,并确定BP神经网络的输入变量,然后利用正交试验法和有限元分析法确定出BP神经网络样本点数据,建立反映花盘结构特性的BP神经网络模型,最后利用遗传算法对建立的BP神经网络优化。仿真结果表明,花盘第一阶固有频率提高15.5%,其自重降低9.8%。     

人工神经网络在机械设计中的应用

本文通过对机械设计专家系统和人工神经网络的讨论，研究了人工神经网络和专家系统技术在机械设计智能系统中的综合应用问题，并提出了人工神经网络在机械设计中的总体应用方案，为进一步研究打下了基础。     

BP神经网络在复杂曲线曲面反求中的应用研究

介绍BP神经网络的结构与学习算法,建立用于复杂曲线、曲面反求的BP神经网络模型,论述模型建立的步骤与原则方法,阐述利用所建立的模型对曲线、曲面进行反求的实施过程.实验研究表明,该方法能够较好地实现复杂曲线、曲面的反求,并具有一定的容错能力.最后简要介绍该方法的不足之处.     

基于BP神经网络的PID控制器参数寻优

详细介绍BP神经网络对PID控制器参数寻优控制算法，用高斯核函数作为节点激励函数对系统进行控制。试验表明系统操作方便．安全可靠．控制效果好。     

BP神经网络在摩擦学设计计算中的应用

用双隐层ＢＰ人工神经网络,建立了丝杆螺母副的磨损率与滑动速度关系的数学模型。该模型可用于准确地计算丝杆螺母副和蜗轮蜗杆副的磨损率,可十分方便地用于摩擦学程序设计。采用Ｌ－Ｍ规则进行神经网络学习训练可使网络收敛快,误差小。风络输出结果与实验结果比较有极好的吻合性。该神经网络为工程设计人员,在摩擦学设计时提供有效的计算工具。     

遗传算法在机构优化设计中的应用

机构优化设计问题是机械优化设计的一个重要方面。本文尝试用遗传算法解决该类问题,获得了令人满意的结果,并且可以克服常用算法求解析造成的忆中部最优,为机构优化问题开创一条新的路径。     

车用爪式联轴器的有限元优化设计

利用美国MSC公司提供的CAE软件对常用的联轴器结构的应力分布及变形进行分析。利用Pro/E建模并导入到ANSYS后生成有限元分析模型,利用ANSYS对模型进行计算,得到应力分布,并利用优化方法以减少应力集中为目标对模型进行优化,以期达到结构合理、综合强度加强的目的。     

某型雷达举升装置优化设计的研究

为了提高某型雷达举升装置的机动性,运用ANSYS有限元软件,采用一阶优化方法对其进行了重量优化分析.运用参数化建模方法,介绍了建模过程以及优化计算的定义,给出了三种工况下的优化结果,最后对优化结果进行了验算.理论计算表明:对于该举升装置,有限元一阶优化是一种切实可行的优化方法.为该装置的改进提供了理论依据.     

摩托车链条润滑系统的BP神经网络模型

利用BP神经网络 ,建立了摩托车链条润滑装置中环境温度、润滑滴油阀倾斜角和润滑油种类与滴油操作控制阀位置之间关系的神经网络模型 ,并利用L -M算法对网络进行优化训练 ,所得到的网络收敛速度快、误差小 ,网络输出结果与实验结果进行比较 ,有较好的吻合型。