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基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真 总被引:1,自引:1,他引:1
为了改变因寻找最优振动参数和切削参数而需要在实验中大幅度频繁地改变参数的状况,利用小波函数对一维信号逼近能力较强的特点,提出了一种适用于变参数振动钻削加工过程仿真的小波神经网络模型, 并运用灰色理论中的关联分析法对小波神经网络输入权值进行选取。理论分析和实验表明:应用该仿真模型,能在振动钻削过程的不同区段寻找最优的振动参数和切削参数。 相似文献
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为提高车辆钢板弹簧的安全性和稳健性,运用可靠性稳健优化设计理论和多目标思想,为车辆钢板弹簧建立一个可靠性稳健优化设计的高维多目标模型。为提高模型的求解精度,利用层次分析法选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了基于层次分析法的多目标粒子群算法。与传统方法相比,利用该算法进行可靠性稳健优化设计高维多目标模型求解,简便易行并能迅速准确地得到车辆钢板弹簧的可靠性稳健优化设计信息。 相似文献
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针对小波神经网络对一维信号逼近能力强的特点,利用灰色理论中的关联分析法,对结构损伤特征参数和损伤指标进行灰关联分析,将所获得的参数间关联度作为把结构动态特征参数整合为一维输入量的权值,进而提出了基于灰色关联分析的小波神经网络模型。为提高网络的收敛能力和逼近效果,应用局部学习策略改进了小波神经网络的学习算法。仿真结果表明,利用上述方法进行结构损伤识别,识别结果明显优于传统的神经网络模型。 相似文献
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