人工神经网络在建筑物物理力学参数识别中的应用

基于神经网络的BP算法,建立了识别建筑物物理力学参数的数值方法.在经典的BP算法中,网络中的权值的确定是将权值的计算修正过程描述为网络的训练过程,其中迭代步长由经验选定,常常造成收敛速度慢,并且收敛速度与初始权值的选择有关以及引起振荡等问题.在网络的训练过程中采用改进的BP算法,通过对学习算子的优化搜索,大大提高了网络的收敛速度,解决了BP算法迭代过程中目标函数的震荡问题.数值计算表明,所提出的改进的BP算法进行建筑结构物理力学参数识别的收敛速度和识别精度都得到了提高.     

基于粒子群算法优化 BP 神经网络的色彩空间转换

目的研究基于粒子群算法优化BP神经网络对显示器色彩空间转换的预测准确性的方法。方法主要通过数据归一化处理、改进最大限制速度、惯性常数和适应度函数来优化BP神经网络的权值和阈值,以缩小其分布范围,再用BP神经网络法进行色差预测。结果改进粒子群算法优化BP神经网络预测模型,测试20次得到色块平均色差为2.8526,最小平均色差为2.0453。结论该方法大大降低了BP神经网络预测模型陷入局部极小值的可能性,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于改进PSO和DE优化神经网络的电能质量扰动分类

针对电能质量问题提出了基于改进粒子群优化算法(PSO)和差分进化算法(DE)相结合优化神经网络的分类方法。首先用Matlab仿真几种典型的电能质量扰动信号,再利用小波变换进行多尺度的分解,得到各尺度的能量信息作为特征向量输入BP神经网络分类器中对扰动信号进行快速、准确的分类识别。并针对传统BP算法收敛耗时长速度慢,不能保证获得全局最优等缺点,在种群分类基础上提出了一种混合粒子群与差分进化算法的新型PSO-DE算法,并利用其对神经网络进行改进。这种混合PSO-DE算法在很大程度上能弥补BP神经网络的不足,采用该算法对网络进行优化后完成电能质量扰动信号的自动分类。     

一种改进的雁群扩展粒子群算法研究

针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,结合雁群启示粒子群算法和扩展粒子群算法提出了基于雁群启示的扩展粒子群(GeEPSO)算法。该算法在利用雁群飞行方向的多样性同时融合了所有粒子的个体极值信息,提高了种群多样性。为进一步提高改进算法的收敛速度,引入简化粒子群提出了 GeESPSO算法。基准函数的仿真表明:改进算法GeESPSO较好地平衡了收敛速度和局部最优两个矛盾,总体较优。为进一步验证算法在实际应用中的有效性,又分别用两种改进算法优化BP神经网络,并用相关气象数据对PM2.5的值进行预测。     

基于小波包与质心粒子群的齿轮箱故障诊断及应用

针对齿轮箱振动信号中蕴含大量状态信息难以有效提取的问题,利用小波包分解对原始振动信号进行降噪及特征能量提取,通过BP神经网络实现故障的模式识别。针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优值问题,提出利用简单、易行的质心粒子群算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化。在粒子群算法中,通过设计种群质心和最优个体质心、根据粒子位置动态改变惯性权重,并将其引入粒子群算法的速度调整公式中:来构建质心粒子群算法。分别将该方法与基本粒子群算法、遗传算法应用在齿轮箱故障诊断中,通过比较表明该方法可以有效提高分类效率和准确率。     

基于BP-AGA的非线性组合预测方法研究

运用神经网络和加速遗传算法建立非线性组合预测模型，在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用加速遗传算法(AGA)来优化网络参数，把AGA的优化结果作为BP算法的初始值，再用BP算法训练网络，如此交替运行BP算法和AGA以加快网络的收敛速度，同时改善局部最小问题。最后给出实例研究，结果表明，该方法能明显提高预测精度。     

声发射和小波包分解技术在刀具磨损状态中的应用

随着现代加工工业的发展,对刀具磨损的监测在保障生产安全和产品质量中发挥着越来越重要的作用。声发射技术是刀具磨损监测的一种新方法。在车削加工过程中采集声发射信号,用声发射信号对刀具磨损状态进行识别。利用小波包分解技术对信号进行分析,得到有效的特征量作为BP神经网络的输入样本,并对网络进行学习训练,完成对刀具磨损状态的有效识别。     

基于IAGA-BP神经网络的电地热室内温度预测

利用电地热对居民区进行供暖时,为实现对用户室内下一时刻温度的精确预测,该文提出一种改进的自适应遗传算法(IAGA)。该算法对自适应遗传算法的交叉概率和变异概率进行改进,通过函数测试证明所提算法比传统的遗传算法稳定性好、收敛速度快,并将改进后的算法对BP网络进行优化,从而克服BP网络算法易陷入局部极值、学习效率低和收敛速度慢的缺点,最终建立基于IAGA-BP网络的电地热室内温度预测模型。将其与粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络模型进行仿真对比,实验表明:IAGA-BP网络相对于PSO-BP网络具有更好的预测准确度,其平均绝对误差、均方差分别为0.132 8℃、0.079 2,均优于PSO-BP网络预测,该模型建立可为后期的电地热温度控制提供依据。     

QAPSO-BP算法及其在水电机组振动故障诊断中的应用

针对水电机组振动故障耦合因素多、故障模式复杂等问题,提出了一种基于量子自适应粒子群优化BP神经网络(QAPSO-BP)的故障诊断模型。在QAPSO-BP算法中,利用量子计算中的叠加态特性和概率表达特性,增加了种群的多样性;根据各粒子的位置与速度信息,实现惯性因子的自适应调节;为避免陷入局部最优,在算法中加入变异操作;并以此来训练BP神经网络,实现网络的参数优化,进而构建了机组的振动故障诊断模型。仿真实例表明,与粒子群优化BP网络(PSO-BP)法和BP网络法相比,该算法具有较高的诊断准确度,适用于水电机组振动故障的模式识别。     

基于小波包和PSO-BP的风机滚动轴承故障诊断

为了识别风电机组运行过程中滚动轴承的运行状态并提高故障诊断率,该文提出了一种基于小波包分解和粒子群算法优化BP神经网络的滚动轴承故障识别方法。以滚动轴承4种故障状态下的振动信号为研究对象,首先,采用小波包对振动信号进行分解、重构,提取各故障状态下的故障特征向量,将其作为BP神经网络模型的输入值。其次,针对BP神经网络的缺点,通过粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值构建PSO-BP故障诊断模型,试验结果表明,基于小波包和PSO-BP的方法能够很好地提高风电机组滚动轴承故障模式识别的准确率。     

模具表面离子氮化工艺研究

研究了一种利用空气／甲烷混合气体对模具表面进行离子氮化的新工艺,分析了渗层的硬度、组织及物相。结果表明,通过加入甲烷气体,可以实现用空气直接进行离子氮化处理,通过调整甲烷流量,可以获得不同的渗氮硬度和物相。     

基于VRML的电梯仿真研究与开发

电梯是大型机电一体化产品,由于技术复杂,专业性强,结构封闭,在教学和培训过程中,学员不易全面了解电梯的结构.提出了一种交互式电梯虚拟场景模型,以VRML为平台开发了七层七站虚拟电梯,可直观地观察电梯的基本结构和使用过程,还可以通过与场景的交互细致了解电梯运行中各环节的工作情况.     

基于文献反思参与式设计

目的 分析和反思有关参与式设计(PD)理论形成与实践的文献,并解决三个问题,强调“参与”设计的项目中为什么使用已经淡化了“参与”概念的PD;在商业环境中进行PD实践的前提;PD的核心理念是否应当按照某些指标排序。方法 筛选Web of Science数据库中收录的PD相关研究文献,用自然断裂点分级法划分出PD研究的四个阶段,通过CiteSpace 工具筛选各发展阶段中的重要文献,定性分析各阶段的文献。结果 梳理了PD的发展过程和核心理念,得出了PD的本质,分析了PD实践与PD理论间的隔阂,并探讨了PD未来的研究方向。结论 PD本质是文化、政治思想在设计活动中的表达;设计项目中使用PD可能是为了程序正义;“有用”是商业环境中进行PD实践的前提;对PD核心理念的排序是合理且有用的。     

基于下一代网络的SLEE APIs的研究

对下一代网络业务逻辑执行环境(SLEE)的研究现状作了简要分析，在此基础上给出了业务逻辑执行环境(SLEE)的体系结构。为满足不同层次业务开发者编写业务(或应用)的需要，提出不同抽象粒度的SLEE应用业务编程接口(APIs)的体系框架。最后列举了两个用这些APIs实现的业务的例子。     

复合微孔玻璃膜的研制（Ⅱ）

利用由原硅酸四乙酯的水解缩聚反应制得的溶胶作为涂膜液，在多孔陶瓷基体上通过多次涂膜－干燥－加热过程，最后在盐酸中浸沥，可制成多孔的无机复合玻璃膜．探索了复合玻璃膜的成膜工艺因素涂膜方式和次数，加热和酸浸沥条件对膜性能的影响     

碳纤维复合材料T型接头的脱粘损伤监测实验

将压电传感与主动Lamb波监测技术相结合, 研究在静拉伸加载状态下碳纤维复合材料T型接头(T700/BA9916)界面脱粘及扩展过程中的信号特征, 并采用改进后的BP神经网络系统对接头损伤状态进行识别。实验结果表明: T型接头脱粘首先发生在三角填充区, 后向突缘扩展; 接头失效前, 信号能量和最小二乘峰值因子随时间呈线性递减, 能够表征脱粘程度, 利用自适应微粒群算法改进后的网络训练值与实验观测值之间的误差为3.8%~4.7%。     

Report on ONR Workshop on Fracture Scaling

The paper reports on the discussions at the ONR Workshop on Fracture Scaling, held at University of Maryland in June 1999, under the chairmanship of Z.P. Baant and Y.D.S. Rajapakse. The workshop dealt with size effects in structural failure and scale bridging in mechanics of materials. The lectures at the Workshop were published in Volume 95 of this Journal. The objective of this paper is to present records and interpretations of the extensive discussions prepared by invited specialists. The records show which are the areas of disagreement among leading researchers and which are those where consensus has been reached.     

制造过程的质量管理探讨（续）

生产过程控制是对“５ＭＩＥ”质量因素的探讨,其控制活动体现在每一个生产工序中。根据ＩＳＯ９００４标准,从生产过程控制的角度,探讨了制造过程的质量管理问题,并重点讨论了关健和特殊工序的控制。     

制造过程的质量管理探讨

生产过程控制是对“５ＭＥ”质量因素的控制,其控制活动体现在每一个生产工序中。