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。     

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。     

车辆底盘自动集中润滑系统故障检测装置的设计

通过对车辆底盘自动集中润滑系统进行分析,研究故障检测的方法与装置设计,当润滑系统存在故障时,故障检测装置对系统相关元件进行控制并完成报警,为系统提供了安全保障。     

电镦机中加热电流的BP神经网络预测

以电镦工艺参数作为学习样本,选取了镦粗速度、砧子速度、镦粗压力作为输入参数,加热电流作为输出参数,运 用神经网络BP模型中的Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本优化建模,将优化网络的预测结果与实测结果进行 比较,结果表明,BP网络可以很好实现电镦机中加热电流的预测。     

基于Pro/E的机床夹具标准件参数化设计

针对机床夹具设计时标准件的重复建模,提出了基于Pro／E二次开发的夹具标准件三维模型自动生成的方法。用户输入标准件的相关参数后,即可获得系统自动生成的三维模型,提高设计效率。     

基于UG的风筛式清选装置参数化系统二次开发

阐述了利用UG的建模功能构建风筛式清选装置三维参数化模型的过程,以VC++为开发工具,利用UG/Open API进行风筛式清选装置参数化系统的二次开发,设计MenuScript菜单和UIStyler对话框及其控制程序;在UG环境下,选择风筛式清选装置参数化设计下拉菜单,在弹出的对话框中输入其设计主参数,系统可按设计要求自动生成或更新风筛式清选装置三维模型,大大缩短了产品的开发周期。     

基于Inventor的圆形料场刮板链条装置有限元分析

刮板链条装置对于圆形料场刮板输送系统非常重要。介绍刮板链条装置的结构组成,对刮板和链条分别进行力学分析。采用Autodesk Inventor Professional软件对刮板和刮板链条装置分别进行了有限元分析,分析结果显示刮板和刮板链条装置设计合理。整个分析过程为类似刮板输送系统的建模和分析构建了一个工作平台和工具手段。     

原子滑车零部件参数化设计

针对原子滑车相关零部件三维设计时的重复建模,提出了基于Pro/E二次开发的三维模型自动生成的方法。用户输入原子滑车相关零部件的相关参数后,即可获得系统自动生成的三维模型,提高设计效率。     

航空附件传动齿轮箱润滑系统仿真分析及优化设计

针对齿轮传动系统中各齿轮啮合点和轴承对润滑需求量不同,用网络建模法对某型发动机齿轮传动机匣润滑系统进行了多方案的仿真对比分析。计算出整个流路中各点压力和各喷点的流量,对喷嘴结构进行了改进设计,得到各润滑点的实际供油需求量,以进一步指导齿轮传动机匣供油系统润滑方案的最佳设计。同时,对仿真分析结果进行了试验验证,计算结果可以作为设计输入,进一步指导和约束流量试验。     

手拉葫芦动态性能检测装置设计与应用

手拉葫芦是电力施工器具中重要的起重工具,承载能力是产品质量的重要指标,目前对于手拉葫芦的动态性能检测,还没有针对性的检测设备,主要采用配重方式来模拟动态操作。为解决这一问题,设计出了一种全自动、高性能、结构合理、安全性高的动态性能检测装置。检测装置主要由机架、恒压系统、手拉链条自动驱动系统、数据采集系统组成,实现了自动加压并保持恒定压力,无需采用砝码加载,实现了手拉链条由驱动系统代替人工拖拉链条,降低了试验人员劳动强度,降低人员拖拉手拉链条断裂时的机械伤害风险。     

BP网在摩擦学系统建模和预测应用中的研究

本文在分析了摩擦学系统特点以及在BP神经网络的结构的基础上，采用BP神经网络对摩擦学系统进行了建模和预测，通过对结果的分析，给出了这种神经网络在不改变隐层节点数和训练精度的条件下，来提高训练速度和拟合精度的一种新的方法，并指出了要保证BP神经网络近似任意的连续非线性函数，其训练数据应具备的条件。它对BP神经网络在处理大数值的应用中，具有较大的指导意义。     

基于BP神经网络的物流预测方法

针对传统物流预测方法的局限性，研究了基于BP模型神经网络的物流预测方法，即依据历史数据建立BP神经网络对其进行训练形成物流预测模型。阐明了神经网络具有记忆、学习功能，能够很好地模拟物流发展趋势。大量预测结果的准确性表明基于神经网络的物流预测是一个行之有效的方法。     

基于BP神经网络的翻车机液压系统故障诊断

为了快速诊断出翻车机液压系统故障产生的位置以及故障原因,提出了一种基于BP神经网络算法的翻车机液压系统故障诊断方法,在此基础上提出了大型液压系统故障诊断分块建模的原则。利用某公司C型转子式翻车机故障数据样本建立了整体、分块故障诊断BP神经网络模型,对比实验数据分析表明,采用分块建模原则建立的BP神经网络故障诊断模型对翻车机液压系统故障具有较高识别精度,对提高翻车机液压系统状态监测与故障诊断能力有较大实用价值和工程意义。     

基于BP神经网络的二维精密扫描台控制技术及试验研究

扫描控制系统是纳米测量系统的重要组成部分,其性能影响整个系统的测量精度。本文介绍了二维精密扫描台的设计——柔性铰链与压电控制结合的方式,综述了BP神经网络的概念,并通过BP神经网络建模,设计了扫描台的控制方法,最后介绍了试验设备,并通过试验测试得到了最佳控制参数,验证得到建模控制方案与实际位移相吻合。     

给水管网故障智能诊断方法

针对传统的支持向量机(support vector machine,简称SVM)参数选择方法以人工试验为主,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algoritlam,简称GA)的支持向量机参数自动寻优方法.利用GA的全局搜索能力对支持向量机的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,建立基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM).以某小型给水管网为研究对象,采用水力分析算法求得管网局部破坏状态下的各项数据,并用这些数据对预测模型进行故障诊断试验,结果表明,经遗传算法优化的支持向量机模型具有较高的预测精度,整体性能优于传统的BP神经网络模型.     

基于改进型BP神经网络PID控制器在转台系统中的应用研究

为改善转台系统性能,针对传统的PID控制参数难以获得较理想的控制效果,设计了一种基于改进型BP神经网络的PID控制器。介绍了PID控制器的结构和BP神经网络算法描述,利用最小二乘法和神经网络建立被控对象的预测数学模型,并用该模型所计算的预测输出取代预测输出的实测值,对基于BP网络的PID控制器的权值调整算法进行改进。以某转台模型为对象,建立了转台控制系统的数学模型并对其进行仿真。仿真结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,跟踪精度高、性能稳定及鲁棒性强,能更为有效地应用到转台系统中。     

基于BP网络的轴流通风机动态实时仿真模型

根据动(静)叶调节轴流通风机静态性能曲线的特点,对其参数进行了分析,提出了采用BP神经网络建立其静态性能模型.通过测试数据对所建模型进行了仿真试验,证明了该建模方法的可行性.     

基于BP神经网络的物流预测方法

针对传统物流预测方法的局限，研究了基于BP模型神经网络的物流预测方法，即依据历史数据建立BP神经网络然后进行训练形成物流预测模型。阐明了神经网络具有记忆、学习功能，得出它能够很好模拟物流发展趋势。大量预测结果的准确性表明基于神经网络的物流预测是一个行之有效的方法。     

FUZZY NEURAL NETWORK FOR MACHINE PARTS RECOGNITION SYSTEM

The primary purpose is to develop a robust adaptive machine parts recognition system. A fuzzy neural network classifier is proposed for machine parts classifier. It is an efficient modeling method. Through learning, it can approach a random nonlinear function. A fuzzy neural network classifier is presented based on fuzzy mapping model. It is used for machine parts classification. The experimental system of machine parts classification is introduced. A robust least square back-propagation (RLSBP) training algorithm which combines robust least square (RLS) with back-propagation (BP) algorithm is put forward. Simulation and experimental results show that the learning property of RLSBP is superior to BP.     

基于摩擦学的自动润滑双转子流量计故障监测网络系统的研究

通过对自动润滑双转子流量计的研究，设计了基于摩擦学的自动润滑双转子流量计故障监测网络。重点设计了智能双转子流量计、FF计量网络、在线润滑油质量检测电路和铁磁性磨粒检测电路。实现了通过在线检测润滑油质量和铁磁磨粒进行双转子流量计的故障监测。