混沌局域法与神经网络组合供水量预测

城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7 a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。     

海洋平台油气管道疲劳裂纹识别方法

为了将声发射技术实际应用到监测油气平台管道裂纹中,需要解决管道振动干扰以及疲劳裂纹声发射信号有效特征提取的问题,本文提出了概率神经网络结合基于小波包为特征提取的疲劳裂纹识别方法。通过小波时频分析确定钢结构疲劳裂纹声发射信号特征频率范围,并只对包含特征频率的重构声发射信号进行特征提取,再通过概率神经网络进行疲劳裂纹识别。试验结果表明：上述方法能够识别出油气平台管道裂纹,并且具有一定的抗干扰能力,为后续海上油气平台管道测试与实际应用提供了试验依据。     

碳纤维复合材料损伤识别的AE频响分析方法

为了深入理解树脂基碳纤维复合材料的损伤发生和演化规律,制作了三种不同铺层的中心开孔的拉伸试样和一种用于测试层裂的拉伸试样,应用声发射技术全程监测拉伸试验。试验结果分析表明,声发射信号的峰值频率能有效的识别复合材料的各种损伤模式。对在试验过程中采集的声发射信号进行希尔伯特-黄变换,可以有效的分离隐含于声发射信号中的复合材料各种损伤模式,为声发射技术应用于实际复合材料结构的安全监测提供有效方法。     

基于小波变换与BP神经网络的声发射信号识别

针对现有声发射信号识别参数分析法的不足,提出利用小波变换特征提取与BP神经网络结合的声发射信号识别方法。利用db2小波对声发射信号进行6层分解,将细节特征空间的能量作为声发射信号特征向量;结合声发射信号特点设计和训练BP神经网络,通过实验确定隐层神经元数;用BP和RBF神经网络分别对腐蚀、裂纹和冷凝声发射信号进行分类测试。实验结果表明,提取的声发射信号特征具有较好的区分性能,BP网络在识别声发射信号方面优于RBF网络,这对储油罐安全状况的定量分析具有一定意义。     

神经网络用于通信信号分类识别研究

介绍了将神经网络方法应用于通信信号的分选和识别的初步研究结果；选择了二值自适应共振（ＡＲＴ１）神经网络完成对输入信号的分类，确定输入信号类型是否已被网络存储，发现新出现的信号并标记；再采用多层前馈误差反向传播（ＢＰ）神经网络完成每一标记信号的识别，即识别该信号类型。比较了神经网络分类识别器和树形分类器的性能，并给出了计算机模拟结果。结果表明，基于神经网络的分类识别器的性能远优于传统技术分类器。     

损伤声发射信号小波包神经网络特征识别方法

在材料损伤的检测和评价时,为了在大量接收信号中识别有效声发射信号,提出了一种基于小波包特征提取的损伤声信号神经网络识别方法,首先利用小波包全局分解的优势,准确提取非平稳信号的特征信息,建立相应特征向量,对有效声发射信号和干扰噪声信号进行表征;然后根据特征向量和识别输出要求,建立了3层结构的反向传播神经网络对信号进行分析和识别,滤除噪声信号,保留有效声发射信号;最后,在玻璃钢复合材料的声发射实验中,采集了400组信号对该方法进行验证,准确性达到97.5%,能够满足工程需要.     

AE技术对滚动轴承故障诊断的研究

设计组成了以计算机为中心的声发射信号提取与分析系统，采用高频声发射信号的共振解调法，既能判断轴承有无故障，又能确定故障发生的部位．实验表明，周AE共振解调法可以检测低速及普通转速下滚动轴承的故障，且有早期预测故障的特点，对实际设备诊断与维修有一定的指导意义．     

基于局域波法和KPCA-LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对故障滚动轴承振动信号具有非平稳性,提出基于局域波法和核主元分析 最小二乘支持向量机(KPCA LSSVM )的故障诊断方法.先对轴承振动信号进行局域波分解得到若干内禀模式函数(IMF),分别计算各IMF分量的特征能量、奇异值和AR模型参数作为原始特征向量,再用KPCA将原始特征向量映射到高维特征空间提取主元构造新的特征向量,将其作为LSSVM分类器的输入来实现轴承的故障诊断.故障诊断试验结果表明,KPCA LSSVM诊断方法通过KPCA得到更多的识别信息,改善了LSSVM的分类性能,相对于直接LSSVM诊断方法具有更优的泛化性,可准确识别轴承的故障类别和严重程度.     

IGBT开关诱导产生机械应力波的低压试验研究

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)是新能源发电、智能电网、高压输电等领域实现电能有效变换和利用的关键电力电子设备。IGBT的状态监测是电力电子装置可靠性监测的基础。现有基于电磁热参数的检测方法难以同时满足快速、无损和在线的检测需求。在开关状态下,IGBT内部电磁力多物理场相互作用会产生机械应力波信号,信号的特征参数可有效表征IGBT的状态,因此未来有潜力成为一种新的IGBT状态监测方法。该文从信号的产生机理、试验系统的搭建、试验结果分析3个方面对低压条件下IGBT的不同开关状态所产生的声发射信号展开研究,得出IGBT在开通和关断瞬间都会产生应力波信号,并得出信号的主要组成成分和频率范围;开通时刻的应力波信号脉冲尖峰幅值与集电极电压V_CE呈线性相关;高频电磁波与V_CE相关,脉宽会影响频率点的密集程度,并且无V_CE时也会有应力波信号产生。     

基于粒子群脊波神经网络的飞机目标识别

针对传统的基于梯度的脊波神经网络训练算法存在效率低、网络规模大、后期容易震荡等缺点,提出了一种粒子群网络训练算法,网络结构采取逐步递增隐层神经元的方法加以确定,对粒子群个体参数取不同的位置边界,并对粒子飞行速度进行限制,在合理设定粒子群算法各参数值的情况下实现了网络快速而有效的训练.仿真试验将该网络用于6类空中飞机目标的识别,并与传统的识别手段进行了比较,结果表明粒子群算法训练的脊波神经网络具有规模小、学习和泛化能力强、网络可控性好等优点.     

基于小波神经网络的畸形波预报

为对畸形波这类突发性事件进行较为准确的预报,避免畸形波对海上建筑物和人员安全产生的巨大危害.采用紧致型小波神经网络模型,根据某岛礁地形实测数据建立的岛礁三维模型中测得的波高试验数据,选取试验数据中3种典型波高时间序列分别实现了包含畸形波的波浪数据对常规波浪的预报、包含近似畸形波的波浪数据对畸形波的预报以及常规波浪对包含...     

神经网络在船舶柴油机NOx排放特性预测中的应用

为了预测船舶柴油机N0x排放特性,从初始权值的选取及学习率动态优化对BP算法进行了改进,通过改进的均匀试验设计法,对少量具有代表性、易于测试的工况进行N0x排放测试,利用BP神经网络建立了船舶柴油机NOx排放特性预测模型并进行了计算,与实测的4种工况进行比较.结果表明,第1工况的N0x排放浓度相对误差为3.7%,N0x比排放的相对误差为4.3%,而其他各工况的N0x排放浓度相对误差在2.4%以内,NOx比排放相对误差在2.9%以内.因此,该模型预测精度较高,与试验结果吻合良好,能有效地预测船舶柴油机N0x排放特性.     

离岸混凝土氯离子扩散系数的人工神经网络模型

为研究人工神经网络在离岸混凝土氯离子渗透中的应用,从已有文献中选用653组数据,建立网络结构为13-27-1的模型进行训练、预测。研究结果表明:人工神经网络能有效预测离岸混凝土中的氯离子扩散系数;水灰比,水泥、减水剂、外加剂(粉煤灰、矿渣、硅灰)、骨料的含量以及混凝土的抗压强度、养护机制、试验方法、暴露时间和暴露环境均会对氯离子扩散系数产生影响。     

基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet—EMD方法．利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析．结果表明：对于标准信号,Wavelet—EMD方法无论在高信...     

单点系泊海洋导管架平台结构的疲劳寿命可靠性分析

为了确保海洋平台结构继续安全可靠地运行，根据BZ28 1 SPM油田海域环境荷载的统计特性，利用Rayleigh分布对波高和系泊力进行离散化，运用线性波浪理论计算作用在小尺度结构上的波浪力，采用有限元法分别计算在波浪力和系泊力作用下结构构件的名义应力，乘以相应的应力集中系数，得到管节点的热点应力范围.应用疲劳累积损伤理论和S-N曲线对导管架结构的疲劳寿命进行了可靠性评估.分析结果表明，波浪荷载引起的结构疲劳损伤相对于系泊力荷载是非常小的；对由波浪力、高频系泊力和低频系泊力引起的导管架结构的疲劳损伤进行线性累积相加是不合理的，这样得到的疲劳寿命比采用组合方法计算得到的疲劳寿命大很多，会导致过高地估计结构的疲劳寿命.     

海洋平台结构随机动力响应谱疲劳寿命可靠性分析

对随机波浪荷载作用下海洋平台结构动力响应和疲劳寿命评估理论作了简要叙述，通过对某深水导管架平台经损伤加固维修后整体结构的随机动力响应分析，应用随机波浪谱和线性疲劳累积损伤理论，进行了导管架结构构件和管节点的详细疲劳寿命评估，计算模型充分考虑了对平台结构动力性能和疲劳寿命有着显著影响的附属结构和质量，以及结构-桩-土的相互作用.计算结果表明,海洋平台结构的一阶模态对动力响应起主导作用；与受损构件相连接的构件疲劳寿命与损伤前相比有明显的降低，但都满足设计使用要求；频率数和频带宽的合理选取对随机波浪动力荷载作用下结构的响应有着显著的影响.     

基于模糊神经网络的变压器励磁涌流鉴别的研究

针对目前研究领域中基于神经网络的变压器励磁涌流鉴别方法存在着的误判现象,提出利用高木- 关野模糊神经网络来实现鉴别的新方案。经仿真实验表明:该方案能更准确地判别出变压器内部故障和励磁涌流,具有很高的可靠性。     

The study of fuzzy chaotic neural network based on chaotic method

This paper proposes a type of Fuzzy Chaotic Neural Network (FCNN). Firstly, the model of recurrent fuzzy neural network (RFNN) is considered, which adds a feedback in the second layer to realize dynamic map. Then, the Logistic map is introduced into the recurrent fuzzy neural network, so as to build a Fuzzy Chaotic Neural Network (FCNN). Its chaotic character is analyzed, and then the training algorithm and associate memory ability are studied subsequently. And then, a chaotic system is approximated using FCNN; the simulation results indicate that FCNN could approach dynamic system preferably. And owing to the introducing of chaotic map, the chaotic recollect capacity of FCNN is increased.     

钢筋混凝土板裂缝对声发射波传播特征影响

目前利用声发射技术对混凝土结构进行裂缝定位或损伤检测时,并没有考虑已存在裂缝对声发射波传播特征的影响,这往往会使检测结果产生较大的偏差.为了探究裂缝参数对声发射波传播特征的影响,对3个不同保护层厚度的钢筋混凝土板试件进行了四点静力加载破坏试验和声发射测试,研究了裂缝深度、宽度、数量对钢筋混凝土板声发射波速和振幅衰减等传播特征的影响规律.试验和分析结果表明:裂缝深度对声发射传播特征的影响显著,声发射振幅衰减随裂缝深度增大而增大,声发射波速随裂缝深度增大而减小;声发射波速和振幅衰减几乎不随裂缝数量、宽度两参数变化而变化.在此基础上,提出考虑裂缝影响的修正波速时差定位法,进一步探讨了与采用传统时差定位法相比对钢筋混凝土损伤定位的影响,结果显示,基于修正波速的时差定位法对钢筋混凝土板进行损伤定位精度更高.     

二阶波浪力下6 MW单柱浮式风力机动态响应分析

为了实现在中等深度海域浮式风力发电机的规模应用,解决能源短缺问题,针对设计出的新型6MW海上单柱浮式风力机的生存能力进行探讨,利用Sesam软件获取二阶波浪力计算时所需的wamit文件,利用气-液-固-弹性数值软件FAST对该浮式风力发电机进行时域耦合运动响应仿真模拟.分别就不同浪向下平台各自由度的运动响应、二阶平均波浪力和二阶慢漂波浪力对平台各自由度运动响应的影!响、二阶平均波浪力和二阶慢漂波浪力对锚链张力和机舱的影响进行了研究.结果表明:首摇运动随浪向角增大而增大,而波浪入射角对其他各自由度运动影响较小;二阶慢漂力对垂荡运动影响显著,且易激发较大的纵摇运动响应,并诱发较大的锚链张力;采用delta-line的系泊系统能够避免产生过大的首摇响应,且系泊系统的最大张力远在破断张力以下,整个风力机系统在恶劣海况下具有良好的生存能力.