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目的针对机械工程中软钢材料在大塑性拉伸载荷下力学特性分析的问题,提出一种基于深度学习的分析方法来预测其力学特性。方法首先对软钢材料不同台阶角度展开拉伸实验,并将采集到的实验数据利用智能技术进行预测分析。实验模型设计为双层结构,第1层结构采用共享全连接层特征输入,第2层使用极端随机树和长短时记忆网络做联合深度训练,并对训练结果经过激活函数计算后统一输出。采用联合训练模型在实验测试集上能较好地反映出应变与应力的变化趋势、速度和数值关系。结果实验结果显示,利用联合训练模型比单一ET和LSTM预测技术在拟合效果上分别提高了28.3%和63.5%。结论利用新模型取得较好的预测效果,这为分析金属阻尼器大塑性拉伸载荷下软钢材料力学特性的分析提供了重要的参考。 相似文献
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以汽车传动系统优化设计的数学模型为研究对象。分析出在目标函数加权因子的确定时,为了保证加权因子能够客观反映对应分量的权重,应对目标函数分量做归一化处理。运用MATLAB遗传算法工具箱优化了客车传动系参数。结果表明:在汽车动力性、经济性参数优化问题上,并行、非线和高效的遗传算法是一种有效的手段,能使车辆在保证动力性的同时提高经济性。 相似文献
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为诊断高压断路器操作机构故障,分析高压断路器机构故障时的分合闸线圈电流,本文通过提取时间和电流特征参数,对故障特征参数进行相对归一化处理后输入RBF神经网络,建立基于果蝇—粒子群混合算法的高压断路器RBF神经网络模型,用于高压断路器操作机构故障识别.以MATLAB为实验平台,通过训练样本和测试样本的仿真分析,得出RBF... 相似文献
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根据电动汽车用驱动电机性能特点,从驱动电机系统的电机控制性能、电机本体设计、企业资质能力等不同维度分析,应用层次分析法(AHP)确定驱动电机性能评价指标体系及其指标权重,建立驱动电机性能评价的BP神经网络模型,并采用鸡群优化算法(CSO)对其模型进行优化。仿真实例表明,基于AHP和CSO-BP神经网络的驱动电机系统性能评价方法,具有评价速度快、准确率高等优点,并得到满意的评价结果。这对于电动汽车驱动电机系统的评价、选择与应用,具有较好的工程实用价值。 相似文献
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针对目前三相异步电动机故障诊断方法存在的局限性及其缺陷,在利用小波包分析提取电动机故障信号特征量基础上,提出基于蝙蝠-粒子群及改进BP算法的异步电动机BP神经网络故障辨识模型,采用蝙蝠-粒子群算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法训练BP神经网络.仿真结果分析表明,该BP神经网络模型用于三相异步电动机故障辨识,... 相似文献
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高职商务英语专业课程设置现状研究及优化原则 总被引:1,自引:0,他引:1
姜洪芹 《湖南工业职业技术学院学报》2015,(3)
高职商务英语专业近些年在招生与就业方面都面临困难,原因在于该专业人才培养质量与就业市场需求之间存在较大差距。优化专业课程设置是实现专业人才培养目标的有效途径之一。本文从"课程设置"理念入手,介绍课程设置的几个重要观点,进而分析目前高职院校在商务英语课程设置现状,并针对现存问题提出相应的优化原则,以期促进高职商务英语专业的健康持续发展。 相似文献
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针对陶瓷烧成生产过程的复杂性,本文提出一种基于预测函数控制的陶瓷烧成温度控制策略。根据陶瓷烧成窑炉数学模型,首先阐述陶瓷烧成温度预测函数控制的原理及应用,并给出陶瓷烧成温度预测函数控制方案;然后进行闭环系统性能分析;最后对模型进行仿真实现。仿真结果表明,该控制方法具有计算量小、跟踪误差小、抗干扰能力强等优点。 相似文献