模糊神经网络在压边力智能控制中的应用

应用模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程中压边力的智能化控制，对系统模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了详尽的说明，介绍了压边力模糊神经网络和优化控制的设备及实现，并利用其对带凸缘的圆筒件拉深控制规律进行了研究。     

浅谈汽车虚拟仿真软件在中职汽修专业教学中的应用

在汽修专业的教学过程中运用科学的教学方法,采用先进的教学手段,积极探索教学改革,是提高人才培养质量的重要途径。笔者调查了目前中职学校的生源质量状况以及各校广泛实行的理实一体化教学模式现状,通过研究汽修专业课程的特点、传统教学方式的制约以及现代化教学手段的要求等问题,发现汽车虚拟仿真软件具有许多优点,是提高学生技能水平的重要辅助手段,大力建设和广泛应用汽车虚拟仿真软件,对增强汽车专业教学效果,提高学生技能水平有着重要的作用和深远的意义。     

板料拉深成形过程中摩擦系数的确定

针对板料拉深成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,提出一种基于人工神经网络的能够快速识别摩擦系数的方法,在概述解析法确定摩擦系数的基础上,建立了识别摩擦系数的人工神经网络模型,用拉深试验机测取的摩擦系数、压边力、拉深力和凸模行程组成样本对其训练,实现了对摩擦系数的快速识别,从而就可以根据摩擦系数的波动,适时调整控制参数,以最佳的工艺参数来完成板料的整个拉深成形过程。实验结果表明,利用人工神经网络能够快速准确地识别出板材拉深成形过程中的摩擦系数。     

轴对称件拉深成形智能化控制过程中材料参数识别的神经网络模型设计

根据拉深成形过程的特点及生产过程中自动化程度的要求,从网络模型的设计入手,确立了模型的输入输出变量和隐层单元数,建立了有效的材料参数识别模型,为实现拉深成形过程智能化控制中材料参数的实时识别奠定了基础。     

变质量矩形贮箱流固耦合系统动力学特性分析

为了研究质量减小(燃料消耗)过程中矩形贮箱的动力学特性,提出了一种基于PATRANNASTRAN-MATLAB的建模仿真方法。根据虚拟质量法对变质量矩形贮箱流固耦合结构进行简化,建立了结构动力学有限元模型;结合PATRAN-NASTRAN-MATLAB对该动力学模型进行计算仿真,求得了系统的位移响应;鉴于傅里叶变换在处理非稳态信号时的不足,使用ChoiWilliams时频分布处理变质量系统的动力学响应信号,得到了时频响应谱图。结果表明:系统质量的减小在引起系统振动频率增大的同时还产生了一个附加的负阻尼,使得系统的振动衰减减慢;系统质量减小引起的负阻尼与系统的质量变化率成正比,如果系统的质量变化较快,就会产生一个比较大的负阻尼,当负阻尼的作用超过结构阻尼的作用时,将使系统的振幅增大,甚至会超出贮箱结构的弹性范围,造成结构的破坏。     

基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统

说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模型神经推理机制进行了深入的阐述,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输入参数。在板料拉深过程中,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制。