基于BP神经网络的产品造型设计

提出了一种基于BP神经网络的产品造型设计方法，采用计算机建模、模糊集理论和语义差异方法进行模拟研究。研究结果对采用BP神经网络建立产品造型参数和形容词的形象之间关系进行了分析。依据设计要素、产品造型和形状规则建造一个新的数据库连接，设计师可以生成产品图像不同的三维模型的基本的设计元素和形状规则。因此，改变参数的配置得到可接受和可修改产品的形状图像，运用这种方法所设计的产品可以更密切地配合消费者的需求。     

BP神经网络在微弧氧化工艺研究中的应用

结合BP神经网络和正交水平实验,研究了电流密度、氧化时间、槽液温度对微弧氧化膜层耐腐蚀性能的影响。结果表明:所拟建的网络稳定,预测结果与实验结果相吻合。     

模糊神经网络在压铸型浇注系统计算机辅助设计中的应用

在模糊联想记忆（ＦＡＭ）神经网络的基础上，构造了一个神经模糊控制器，论述了其Ｈｅｂｂ型相关学习过程；说明了它在浇注系统基本工艺参数设计中的预测作用，结合文献［１］的结果给出了应用实例。     

基于BP神经网络的凿岩爆破参数优选

为了得到合理的凿岩爆破参数,使用BP神经网络进行优选.经过简化,以炮孔间距和排距作为输入因子,以总炸药单耗作为综合输出因子;通过有限次的爆破正交试验,建立网络学习、训练样本,优选出最佳的网络模型;增加各输入因子水平,组合成预测、优选样本,从而搜索出最优的凿岩爆破参数.以新桥硫铁矿为例,优选出炮孔间距为1.30 m,排距为1.10 m;预测总炸药单耗为0.459 7 kg/t,比原炸药单耗(0.828 8 kg/t)降低44.53%.     

基于BP神经网络对时滞系统的模型参数辨识仿真

主要研究了基于BP神经网络对时滞系统的参数辨识,分析了两种辨识结构和两种建模方法,对系统被控对象的建模采用了神经网络正模型,辨识结构为串-并联型.考虑加强BP网络的泛化能力,用随机数据去训练网络,然后得到训练后的权值,给一个阶跃信号,利用交叉两点法,从而得到时滞系统的特征参数.通过仿真,基于BP网络对时滞系统的参数辨识是有效的.     

压铸并行模糊工艺设计模型的研究

基于模糊设计和并行工程思想,建立了压铸工艺设计系统的并行模型,描述了系统各模块所蕴含的模糊设计算法,为压铸工艺ＣＡＤ的实现奠定了基础。     

焊接工艺参数中的BP神经网络与遗传算法结合

为了解决焊接工艺参数的确定问题,提出了BP神经网络与遗传算法相结合的研究方法,根据BP神经网络的非线性映射功能,得到不同条件下的焊接效果;利用遗传算法全局最优值的搜索功能,不断地进行焊接参数的全局寻优;通过旋转电弧熔化极气体保护焊的试验数据进行了参数求解.结果表明该方法具有准确、高效的优点,适用于焊接工艺参数的研究.     

BP神经网络在计算储层参数中的应用

人工神经网络近年来在石油行业中广泛使用,以稳定性和计算能力强为特点的BP神经网络更是广为应用。孔隙度和渗透率是储层物性的重要参数,在储层评价中占据重要地位。寻找一种广泛而有效的方法计算孔隙度和渗透率是石油工作者的一项艰巨任务,本文选用了BP神经网络分别建立计算孔隙度和渗透率的模型,并通过与岩芯分析数据作对比,取得了良好的效果,有进一步推广的潜力。     

PQ^2图在压涛浇注系统设计中的应用

本文根据流体动力学的基本原理，讨论了压铸动力学过程及ＰＱ＾２图的形成，通过实例分析，说明了它在浇注系统设计过程中的应用。     

基于BP神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.     

基于TVFIN的压铸模排溢系统溢流口设计方法

根据真值流推理网络（Ｔｒｕｔｈ－ｖａｌｕｅｄＦｌｏｗＩｎｆｅｒｅｎｃｅＮｅｔｗｏｒｋ，简称ＴＶＦＩＮ）的作用，通过对压铸模排溢系统溢流口截面积Ｓｖ与浇注系统内浇口截面积ＳＧ之比值Ｓｖ／Ｓｃ的模糊推理，进行了溢流口的设计。     

基于缺陷分析的压铸故障模糊诊断与对策模型

通过对生产实践中所积累经验的归纳，整理，运用模糊判决的二级模型进行了基于压铸缺陷而判断的故障诊断与对策实施。     

煤层底板突水预报人工神经网络系统的研究

将人工神经网络技术应用于肥城煤矿区煤层底板突水预报中 ,并且开发研制成突水预报人工神经网络系统。人工神经网络的建模过程体现在它的训练学习中 ,它具有知识的自动获取功能 ,对突水预报问题可适性强 ,效果良好 ,易于推广。     

基于人工神经网络的蜗轮瞬态温度场智能预报系统

通过蜗杆传动的传热学,摩擦学及啮合原理的耦合研究闻蜗轮瞬态温度场的数学模型,针对蜗轮齿面的几何特征和运动特征编制相应的有限元程序。在此基础上利用数值计算结果,建立了有限元模型的人工神经网络 瞬态温度场智能预报系统,为蜗轮齿面瞬态温度场的实时化分析提供必要手段。     

一种非线性系统神经网络直接控制器的设计

提出了一种使用神经网络作为非线性对象直接控制器的设计方法 ,该控制器由一个常规控制器和一个神经网络控制器组成 .常规控制器对系统给出粗略控制 ,神经网络控制器给出补偿信号来进一步减小系统输出跟踪误差 .该方法对被控非线性对象类型的限制很少 .在该方法中 ,径向基函数 (RBF)神经网络被用来进行训练 ,训练后系统具有较好的稳定性 .仿真结果表明 ,该方法非常有效 ,对非线性系统能取得比较满意的控制效果     

基于神经网络和模糊逻辑的加工误差源诊断系统

文章介绍了采用多层诊断方法和加工质量智能分析和诊断系统。此系统采用神经网络、基于规则的ＡＣＦＥ集和模糊推理来诊断误差源；系统建立了产品模型、加工过程模型、加工环境模型和检测模型；并采用面向对象的方法来组织信息；最后系统用箱体类零件在Ｔ１０加工中心加工进行了验证。     

阶梯式浇注系统的合理结构

采用水模拟方法对阶梯式浇注系统的结构进行了研究,提出了合理的连接浇道位置及内浇道的分布形式。     

基于神经网络的采掘接替优化研究

矿井采掘计划的编制是典型的不良结构和复杂的技术经济问题。本文采用人工神经网络技术和最优梯度下降算法来构筑ＡＮＮ数据获取器,以此获取采掘技术经济指标,并将ＡＮＮ 模型与计算机模拟相结合对矿井采掘关系进行动态调整与优化。