一种优化算法的神经网络在混凝土强度判定中的应用

根据混凝土强度早期判定的特点 ,建立了能映射复杂非线性关系的多层前向神经网络 .重点分析了它的一些算法 ,针对基本 BP算法存在局部极小的缺陷 ,导出了基于输出空间的全局优化 BP算法 (GOBPA) .在大量混凝土强度试验的基础上 ,计算机仿真结果表明 ,用 GOBPA训练的多层前向神经网络能够以较高的精度预报混凝土的强度 .     

物料在共振筛上的运动及对系统振动的影响

本文应用非线性振动理论,提出一种计算方法,可以直接求解考虑物料作用的振动机械的运动规律。首先研究了振动机械上物料的运动,通过计算得到了在不同抛掷指数下,物料相对于振动表面作各种运动的曲线。建立了考虑物料非线性力的振动系统的运动微分方程,并将物料的非线性力近似表达成系统振动的振幅和频率的显函数,以便应用非线性振动的渐近方法,得到系统振动的一次近似解。通过电子计算机的分析,得出物料对系统振动影响的一些结论。理论分析与现场实验的结果,在定性、定量上吻合良好。     

大型双质量非线性共振筛的几个动力学问题

大型双质量非线性共振筛是一个复杂的动力学系统,在机械系统中它有一定的代表性。本文对该系统的几个重要的非线性振动问题进行了理论和实验研究,阐明了该类动力学系统的一些新的振动现象,并为设计者提供了简单、合理的力学模型及分析方法。