基于BP神经网络的平板叶片阻尼反演方法研究

航空发动机在工作中容易受到外物撞击,包括跑道砂石、鸟体、机身零件等,对风扇和压气机造成损伤,导致机毁人亡的严重事故,故需要模拟外物撞击转子叶片,建立动态响应数值分析模型。其中阻尼系数是叶片振动分析最重要的物理参数之一,但其无法直接测量,本研究采用BP神经网络反演的方法得到平板叶片阻尼比。先取二十组阻尼比的叶片撞击仿真模型中的振幅和衰减时间,通过训练BP神经网络理论得到振幅、衰减时间与阻尼比的映射关系,再将实验得到的真实振幅和衰减时间输入映射关系,反演出真实结构的阻尼比。最后将阻尼比代入另一组参数的叶片撞击仿真,与试验结果进行对比,两者一致性较高,表明反演得到的阻尼参数是合理可靠的。     

基于遗传算法和神经网络的隧道围岩位移智能反分析

基于正交试验设计和FLAC3D建立的学习样本以及测试样本,通过工程现场获取的围岩位移信息,用神经网络建立待反演参数与围岩位移之间潜在的映射关系。研究结果表明:利用该神经网络的仿真预测功能,结合遗传算法搜索反演参数的最优解,从而实现位移反分析;可将反演结果反馈于隧道支护结构的设计,实现隧道的信息化施工与设计。     

“巨”型负磁导率材料的优化设计

针对单回路＂巨＂型负磁导率材料结构和设计要求,基于神经网络和遗传算法理论进行了结构优化设计.通过正交实验法选出了负磁导率材料结构参数样本;利用HFSS得到的仿真实验样本对BP神经网络进行训练,建立了结构参数和结构性能之间的映射关系;根据设计要求定出相应的适应度函数表达式,经过遗传进化得到了优化的负磁导率材料结构参数.     

白水隧道围岩力学参数敏感性分析与智能反演

以石黔高速公路白水隧道为例,采用敏感性分析与数值模拟相结合的方法计算出隧道围岩各力学参数的敏感度,确定影响隧道变形的主要力学参数。首先,基于正交试验设计构造BP神经网络的样本,建立待反演参数与围岩变形的非线性映射关系,将现场监控量测实测值作为输入样本,得到围岩力学参数。然后,将反演得到的力学参数代入到数值模拟中,计算出隧道围岩变形值,对比分析实测值与计算值。结果表明,两者误差较小,这说明该方法应用于该工程的可行性。     

BP神经网络在热轧中厚板力学性能预测中的应用

基于神经网络原理,采用BP算法训练网络,建立热轧控制参数(轧制温度、化学成分、变形量等)对描述产品力学性能的参数的映射关系。离线仿真表明,将神经网络模型应用于热轧控制预报,具有现实意义。     

基于BP-PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算

为提高沥青混合料空隙率反演计算效率,提出一种基于BP神经网络和PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算方法.通过建立探地雷达电磁波在沥青路面结构层中的传播仿真模型,利用BP神经网络对仿真样本进行训练,得到能够反映输入和输出关系的回归曲面.利用PSO算法对回归曲面进行寻优,得到最优解.将该联合算法应用于沥青混合料空隙率反演计算中,反演计算结果表明:该联合算法能够在满足计算精度的条件下大幅提高计算效率,证明应用该联合算法反演计算沥青混合料空隙率的可行性和有效性.     

基于叶片应变测量的航空发动机风扇外物撞击监测识别

飞机在跑道上滑跑、起飞与着陆过程中的发动机外物撞击监测对其飞行安全保障至关重要。为监测识别发动机工作过程中的外物撞击事件,通过风扇叶片外物撞击模拟试验平台开展外物撞击模拟试验,采用应变测量的方法对叶片应力进行实时测量与分析,实现风扇外物撞击事件监测识别的目的。试验与分析结果表明：获取了数值模拟与应变测量的风扇转子叶片结构特性图,数值模拟与试验测量动频最大误差为0.86%;外物撞击使叶片的一阶动频幅值发生较大的增加,通过试验过程中的应变测点时频图可监测识别外物撞击事件发生的时刻、频次与位置等。     

风扇叶片外物撞击监测识别试验

为开展基于非接触叶尖振动测量的风扇叶片外物撞击监测识别技术研究,设计搭建了风扇叶片外物撞击监测识别试验平台,开展了不同弹体质量、发射速度、风扇转速等工况下的外物撞击试验.利用高速摄像机对外物撞击识别结果进行了检验,初步给出了外物撞击判定准则.分析了不同弹体质量、转速条件下系统识别准确率的差异,以及不同撞击因素与叶尖振动之间的定性规律.分析得出:外物撞击监测识别系统能够准确识别出撞击事件以及撞击叶片编号;风扇转速在1 800～4 000 r/min范围内,当弹体质量大于2.90 g时,系统的识别准确率达到了100％,这为后续建立外物撞击智能监测识别方法提供了重要的试验数据和依据.     

钢结构建筑振动阻尼比与位移振幅相关性

分析了与位移振幅相关的阻尼产生机理,表明墙体与钢结构间的黏滑摩擦使阻尼表现出与位移振幅相关的非线性特性.基于黏滑运动机理,推导了基于位移振幅的阻尼比计算表达式,从理论上分析了与位移振幅相关的阻尼机理.通过数值仿真研究验证了理论推导的正确性,分析了主体结构刚度和墙体刚度贡献、墙体产生滑移运动时的结构变形、自振频率、材料阻尼等参数对非线性阻尼的影响.通过与现场实测数据对比,验证了理论推导的可靠性.     

大地电磁人工神经网络反演

为提高大地电磁非线性反演的计算效率和精度,将人工神经网络引入大地电磁数据反演。神经网络输入为已知地电模型的视电阻率数组,输出为地电模型参数。采用BP算法(back propagation algorithm)进行学习训练,通过信息正向传播和误差反向传播,迭代计算得出神经网络连接权值的最优值;再将训练好的神经网络对未知模型的视电阻率进行反演。对2层和3层大地电磁模型分别建立神经网络并测试反演,研究结果表明:该反演方法能实时准确地逼近真实模型,验证了该方法的可行性和有效性。     

微通道阻尼特征的神经网络建模与训练

为了提取微通道的结构特征参数与阻尼系数的映射关系,采用三层前馈神经网络建立了微通道阻尼特征模型。同时,为了提高模型训练的效率,提出了PSE-BP算法。以等截面的矩形截面直线形微通道为例,利用数值仿真产生训练样本,对模型进行了训练,对训练结果进行了实验验证。相比BP算法,PSE-BP算法的训练效率提高了20倍以上,训练与仿真结果吻合较好。PSE-BP算法训练的理论计算与实验结果的平均偏差为5.2%,BP算法训练的理论计算与实验结果的平均偏差为5.8%,理论与实验曲线吻合较好。     

基于Elman型回归神经网络的公交客流预测

文章将动态回归神经网络(Elman)预测方法应用于城市公交客流量的预测, 通过对合肥市公交量的历史数据分析得到公交客流量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络输出结果进行了比较,并对网络模拟结果和历史数据进行了线性回归分析,求得一定的相关系数.结果表明,应用Elman神经网络方法比BP神经网络对公交客流量进行短期预测,预测精度高及效果好.     

模态参数识别的LMD-BPF方法及其应用（英文）

鉴于准确识别结构模态参数存在的问题,提出了一种局部均值分解(LMD)-带通滤波(BPF)的模态参数识别方法。首先,将LMD方法用于位移仿真信号和压气机导向叶片测频信号的分解,分解得到的PF分量存在模态混叠现象;然后,使用LMD-BPF方法对位移仿真信号和导向叶片测频信号进行分解,成功实现了对各模态频率的准确分离;最后,使用LMD-BPF模态参数识别方法对位移仿真信号和导向叶片测频信号进行模态参数识别。识别的位移仿真信号4个模态频率和阻尼比与相应的理论值之间的最大误差分别为0.205%和2.387%,识别导向叶片的3种模态频率与测试模态频率之间的最大差别小于1.0%,识别的导向叶片的3种模态阻尼比与半功率带宽法识别的阻尼比,最大差别小于0.65%。模态参数识别的仿真分析和实验研究验证了该方法的有效性。     

糯扎渡水电站调压井围岩力学参数反演与反馈分析

针对糯扎渡水电站调压井工程区的特点,建立三维仿真模型,根据实测位移分析、BP神经网络和最小残差原理,反演出工程区各岩层弹性模量,并将反演参数导入模型进行三维弹塑性反馈计算.实测位移分析表明,调压井拱顶位移随着开挖方量的增大而增大,最大位移发生在1号调压井与连通上室连接处,最大值1.68 mm;反演得到的各岩层弹性模量分...     

用模拟退火神经网络技术进行波阻抗反演

利用基于模拟退火算法的神经网络技术进行测井约束的波阻抗反演，可根据数据本身之间的内在联系建立一个自适应非线性认知系统，只要在输入端输入特征数据，便能在输出端得到期望输出值，而不必关心系统本身的内部机理。在反演前，从测井资料中整理出地层波阻抗参数，用神经网络建立起波震波特征和地层波阻抗参数的映射关系，然后再利用这种映射关系进行外推，得到其它地震道所对应的波阻抗参数。在训练过程中，引入了模拟退火算法，     

BP神经网络辅助的GNSS反射信号NDVI反演

归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)是一种能反映地表植被生长情况和覆盖度的重要指标,针对如何确定研究区域归一化植被指数变化趋势的问题,提出一种BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号NDVI反演方法。从PBO观测网P037和P39站点信噪比观测数据提取的振幅参数作为输入值,归一化植被指数作为输出值,构建BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号植被指数反演模型,并与线性回归模型进行对比,实验结果显示:P037和P039站点振幅线性回归的相关系数为0. 700 3和0. 775 6,均方根误差为0. 062 2和0. 076 0,BP模型的相关系数为0. 802 3和0. 839 4,均方根误差为0. 033 6和0. 045 9,表明BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号反演模型获取的归一化植被指数优于线性回归模型,为获取准实时、低成本和高时间分辨率的NDVI提供了新的思路,证明了该方法的可行性。     

土压平衡盾构改性砂土离散元模型参数反演方法研究

首次将遗传神经网络与三轴试验离散元数值模拟有机结合,用于改性砂土颗粒离散元接触模型参数反演.反演目标是使三轴试验离散元模拟曲线与真实实验曲线误差最小,采用的求解策略是基于遗传神经网络的参数识别.三轴试验的离散元数值模拟为网络提供训练样本,遗传算法映射网络输入与输出样本之间的复杂非线性关系,改性土三轴试验的真实测量曲线为参数反演提供依据.以反演结果为接触模型参数的三轴试验离散元模拟曲线与真实实验曲线相吻合,为改性土离散元接触模型参数的确定提供了有效和准确的方法,为进一步的盾构密封舱压力分析奠定了基础.     

地面简谐运动作用下双自由度体系鞭梢效应的影响因素研究

为了更加全面准确地了解双自由度体系鞭梢效应发生的机理及影响因素,针对无阻尼和有阻尼两种情况,以上部结构与下部结构绝对位移的振幅比作为鞭梢效应的表征量,系统研究了外激励频率与上部结构自振频率之比、上部结构与下部结构的质量比和刚度比、结构阻尼比四种参数的影响。结果表明:对于无阻尼体系,鞭梢效应仅与频率比有关,当频率比为1时,振幅比为无穷大;对于有阻尼体系,若结构两阶振型阻尼比相等,随着阻尼比的增大,鞭梢效应减弱,质量比和刚度比不明显影响结构的鞭梢效应;若结构两阶振型阻尼比不相等,当刚度比远大于质量比时,二阶振型阻尼比对鞭梢效应影响更明显;当刚度比小于或等于质量比时,一阶振型阻尼比对鞭梢效应影响更明显。     

基于神经网络与有限元法相结合的初始地应力场反演分析

目前,对于初始地应力场的测试主要采用现场直接量测法,而采用神经网络与有限元法相结合的反演分析法越来越成为了一种有效途径.结合广东第五抽水蓄能电站工程实例,利用神经网络与有限元分析相结合的方法,以及BP神经网络结构和ADINA三维有限元模型建立岩体参数、边界条件与地应力场的映射关系来反演初始地应力场.模拟计算与实测结果的对比表明:采用该方法进行初始地应力场的反演计算是可行的,计算结果是合理的,对类似工程具有一定参考价值.     

改进的BP神经网络在碾压混凝土坝温度场反分析中的应用

采用改进的BP神经网络,建立了碾压混凝土坝热学参数反馈分析模型;利用三维有限元浮动网格法正分析得到的样本去训练网络,再利用温度实测值对热学参数进行反分析,根据反演后的热学参数进行温度场计算.计算结果和实测结果较为接近,可满足工程实际要求,且该方法具有较好的稳定性和收敛性,表明改进的BP神经网络算法用于反演混凝土坝热学参数是可行的.