磨损比较电测法的研究

运用磨损比较原理,采用电测法而设计的测试装置,实现了对材料耐磨性,连续、快速、准确地测试。     

钛合金Ti750切削力和刀具磨损试验

研究了新型耐高温钛合金材料Ti750在切削试验中的表现,采用单因素试验法和正交试验法分析了背吃刀量、进给量和切削速度对Ti750切削力的影响,并通过多元非线性回归建立切削力经验公式.探究了山高TS2000、山高TH1000以及PCBN 3种刀具切削Ti750材料时的刀具耐用度.试验结果表明：背吃刀量对Ti750的切削力影响最大,其次是进给量,切削速度对切削力的影响较小;PCBN切削Ti750易崩刃,TH1000表现良好,TS2000的磨损量最小且耐用度最好.     

基于Gabor平方的人脸识别算法

首先对图像进行Gabor小波分解,为了解决图像的提取特征有更好的的空间局部性和方向选择性,选用Gabor作为人脸特征的提取方法。并采用RBF神经网络利用其逼近能力强,收敛速度快、较强的适应性以及很强的非线性映射等功能,作为分类器对所提取的人脸有效特征进行识别。     

基于RBF模糊神经网络控制器的设计及仿真

本文结合模糊控制和神经网络控制各自的特点,设计了RBF模糊神经网络控制器,并应用到洗衣机的控制中.最后,在MATLAB中实现了仿真达到了预期的误差精度要求.     

基于RBF神经网络的DS - CDMA多用户检测

多用户检测技术是CDMA系统抑制多址干扰,克服远近效应的关键技术．采用RBF神经网络作为DS—CDMA系统的多用户检测器,给出在同步高斯信道条件下RBF神经网络多用户检测器原理图,并分析了利用RBF神经网络进行多用户检测的原理．通过仿真实验证明,讨论的RBF神经网络多用户检测器能够得到优于匹配滤波器接收机的误码率检测性能．     

渐开线直齿圆柱齿轮啮合磨损试验研究

为齿轮啮合磨损计算机仿真提供依据,在CL 100型齿轮试验机上进行了渐开线直齿圆柱齿轮啮合磨损试验,利用高精度的UMC1000C型三坐标测量仪进行了轮齿磨损前后的齿形检测·检测结果经计算机数据处理,再利用Mathematica软件绘出线磨损量线图,试验方法与理论计算方法比较,结果相符·节圆附近的磨损量最小,齿顶圆附近的磨损量最大,径向线磨损量分布的规律与齿面啮合相对速度的变化规律基本一致·     

基于神经网络的最优非线性滤波的仿真研究

本文将BP神经网络和RBF神经网络应用于非线性滤波器中,利用MATLAB对随机噪声的信号做仿真实验研究,结果证明两种神经网络应用于非线性滤波中的可行性,以及RBF神经网络性能的优越性。     

冲蚀磨损研究的进展

冲蚀磨损是引起材料破坏或设备失效的重要原因之一．介绍了冲蚀磨损的实质及其磨损理论,并探讨了影响冲蚀磨损的主要因素．研究结果表明,冲蚀磨损是液体或固体小颗粒以一定速度或角度对材料表面进行冲击所造成的一种材料损耗现象,冲蚀量的衡量体系依据材料属于塑性还是脆性具有不同的理论模型;影响冲蚀磨损的因素主要有粒子性能、环境因素和材料性能等方面．     

基于遗传算法的RBF神经网络设计

采用了遗传算法自动构造ＲＢＦ网络,把网络结构的形式作为一个子集选择问题来解决,并提出了新的遗传操作算子来改进遗传算法,加快了收敛速度,提出了算法的实用性,文中介绍了遗传算法的结构与优化原理,并给出了ＲＢＦ网络结构的生成方法,用仿真结果证明了本算法的可行性。     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。     

基于RS_RBF的电信企业客户流失预测

针对电信企业客户流失的不规律性,提出以粗糙集（RS）_RBF神经网络作为电信企业客户流失的预测模型.首先利用粗糙集理论对客户属性约简,简化了网络结构.其次提出以约简后的决策表的规则支持度作为径向基函数的响应宽度基准,此种赋值方法相比传统方法更具合理性和科学性.最后利用正交最小二乘法（OLS）求得对网络输出贡献度较大的条件属性集和网络权值.把本模型与其它RBF预测模型应用于电信企业客户流失预测并且进行效果比较,实验结果证明了本模型的有效性和高效性.     

基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络

提出了一种基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络。使用聚类方法选择RBF网络隐结点的中心,以鲁棒代价函数为目标函数,采用梯度下降法调整隐层结点的宽度和网络权值,从而使RBF网络的学习过程不受离群点的影响,并且能够快速收敛。仿真实验结果表明了RBF神经网络的鲁棒优越性。     

工艺参数优化下连杆摆动副衬套结构强度研究

文中运用有限元法仿真了强力旋压下衬套中产生的残余应力,并基于温度等效模拟法获得了考虑残余应力下的连杆摆动副结构强度特性,进而开展了针对连杆摆动副衬套刚强度特性受减薄率、进给比和热处理温度等衬套工艺参数的规律分析和优化计算.结果表明,减薄率、主轴转速、进给比对残余应力值影响不大,残余应力值沿轴向呈对称分布,且两端较大;在连杆摆动副中,残余应力会使连杆摆动副工作中的应力与变形增大,残余应力较大处增幅明显,而对接触压力影响较小;由响应面优化该型衬套的应力和变形下的最优工艺参数为减薄率28.37%、进给比0.154和热处理温度261.73℃.      

基于虚拟仪器的汽车连杆动态特性分析

运用理论和实测的方法,分析了汽车连杆的动态特性,采用有限元法对所分析的实体进行建模,然后进行了模态分析.在实测中,运用LabVIEW对汽车连杆进行了实测,采用正弦扫频的方法,得出了连杆的固有频率.对比理论结果与实测结果,二者结果相符合,证明该方法是正确的,该测试系统提供了一种新的连杆固有频率测试方法,具有一定的参考价值.     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.     

基于菌群RBF神经网络的股票价格预测

利用菌群算法提出了一种新的菌群RBF神经网络算法,并将其应用到股票价格预测,同时在预测中引入了技术指标模型。仿真试验表明,相比于传统的RBF神经网络算法,菌群RBF神经网络算法可以得到更好的训练效率和预测结果。     

基于小波包分析与RBF神经网络的模拟电路故障诊断

针对常用的BP神经网络须已知结构,且学习算法训练速度慢的缺点,提出一种基于小波包分析与径向基神经网络(RBFNN)的模拟电路故障诊断方法。该方法首先利用小波包分解,归一化作为预处理提取模拟电路的故障特征向量,再将故障特征向量输入到RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明本方法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位。     

基于径向基神经网络的混沌加密方案

提出了一种基于径向基(RBF)网络的混沌序列产生方法，并基于这种模型提出了一种新的混沌加密方案。计算机仿其证明利用RBF网络良好的逼近任意非线性映射和处理系统内在的难以解析表达的规律性的能力，及快速的收敛速度，在统一的系统结构下通过权值的切换方式(即用不同的混沌映射)可产生比单一混沌映射更多的、性能更接近理论值的混沌序列，同时基于该模型的混沌加密方案具有高度的保密性和灵敏性。     

基于动态模糊RBF网络的基坑沉降预测研究

本文通过构建动态模糊RBF网络对基坑监测中的累计沉降数据进行处理和预测。采用误差下降率和高斯函数中心宽度的调节方法,使网络模型的结构紧凑,呈现动态变化,避免传统网络模型所出现的过拟合现象,提高网络的泛化能力,对基坑监测点的累计沉降量进行预测,通过对比时间序列模型,得出本文所采用的方法具有很高的预测精度。     

基于联合损失函数的小规模数据人脸识别

小规模数据人脸识别的难点在于数据量少而变化多,直接用深度神经网络进行训练易出现过拟合现象.针对此问题,本文提出了基于联合损失函数的小规模数据人脸识别算法,即利用联合损失函数,在基于Softmax损失函数的大规模公开人脸数据集上得到的预训练模型上重新训练.该方法既能充分使用模型参数,也能够提高模型的特征表征能力.除此之外,本文中还使用了传统特征后处理方法进行对比评估,证明了该方法在小规模人脸数据集上的有效性.实验表明,本文方法能大幅度提高模型在学校新生人脸数据集的检索精度.