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BP神经网络算法本质上是基于梯度下降的一种迭代学习算法,存在学习收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部极小、学习率难以选取、隐层数及隐层神经元个数难以确定等缺陷。为了选择出更适宜变压器DGA故障诊断的神经网络结构及算法。本文采用了常用的几种智能算法对变压器故障样本进行了诊断性能对比实验。结果得出Levenberg-Marquardt神经网络算法是收敛速度较快的算法,有动量和自适应的梯度下降法是收敛稳定性较佳的算法;网络最优结构设计过程。为用于变压器DGA故障诊断的神经网络的结构和算法提供了系统化的试验方法。 相似文献
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开发了一种可用于柴油机可变气门执行系统,即VVA系统(Variable Valve Actuation)。在概念设计阶段使用GT-suite软件对柴油机VVA系统进行原理验证及模型搭建,通过多体动力学仿真,预测系统的运动学规律及动力学特性,并对系统可能出现的失效进行了优化。系统成功实现了气门二次开启及开启持续期可变功能,节省了大量系统零部件的详细设计时间,论证了柴油机搭载VVA系统的可行性。 相似文献
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叙述了太阳能低温有机肯循环技术,该技术解决了如何高效的收集太阳能的问题,同时相关设备易于制造成本较低,具有很高的应用价值和前景。 相似文献
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