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明确指出了智能材料和结构的概念,针对各种材料的性质和特性,以压电材料和电（磁）流变液在控制中的应用为例进行了讨论,并对智能材料和结构的应用前景进行了展望。
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从应用角度分析了BP神经网络设计中网络的层数、隐含层的神经元数、学习速率、期望误差等的选取问题,并提出了相应的改进方法.将神经网络技术引入到发动机故障诊断中,提出了一种适于发动机故障诊断的BP神经网络模型.设计出了一套能进行发动机故障诊断的实验系统,并通过模拟气门间隙故障进行了实验验证.
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