基于BP神经网络颜色单通道温度测量及比较

基于高温物体的颜色与温度存在着非线性映射关系,提出一种基于神经网络的图象颜色测温方法.将获取的高温物体图像进行R,G,B(红、绿、蓝)三色素分离,分别独立地送入BP神经网络,通过样本训练后,拟合其与温度的非线性关系.实验证明,R,G,B都有良好的测量精度效果,其中绿色单通道精度最高且测量范围最大,说明此温度测量方法是切实可行的.     

汽车散热器传热特性的风洞实验研究

通过风洞实验对整体结构相同而散热带波距不同的汽车散热器分别进行实验数据采集,获取了散热器冷却水进出口温度、水流量、冷却空气进出口温度、空气流量、散热量、风阻及水阻等相关实验数据.根据实验数据研究分析散热器的散热量、风阻与散热带波距的关系.对水口位置不同的散热器的换热情况进行了实验研究,分析比较它们的换热特性和流动特性;同时还进行了双排水管与单排水管管带式散热器性能对比实验研究.最后根据实验数据和分析结果进行优化设计.     

基于神经网络的温度测量方法研究

介绍基于神经网络的温度测量方法，给出系统原理图及温度测量误差自动校正方法；采用错位累加计算法(LEA判别法)以实现梯度迭代法和牛顿迭代法的有效结合，使神经网络学习步数明显减少而收敛率提高；采用DSP技术实现温度实时快速测量，并给出实验结果。     

风洞发动机的神经网络控制

本文介绍ＦＬ－７风洞功率源－３台航空发动机的神经网络控制，这是一个非线性控制系统，通过对非线性动态特性分析，采用神经网络预报控制与旁路活门协调控制相结合，达到优化控制，仿真试验表明，控制系统不仅精度高，可靠性好，响应速度快，而且节省燃油。     

基于模糊神经网络的PID温度控制系统

应用模糊神经网络PID控制技术,建立了高分子聚合物反应温度控制系统.该系统利用模糊神经网络调整PID参数,进一步完善了PID控制的自适应性能.自行设计了该控制系统的硬件和软件部分,可以接入8点热电阻信号,具有显示温度、自动控温、声光报警等功能,应用结果说明,该温度控制系统充分利用了模糊神经网络和PID控制的优点,具有良好的动、静态特性和自适应性.     

基于模糊神经网络的PID温度控制系统

应用模糊神经网络PID控制技术,建立了高分子聚合物反应温度控制系统.该系统利用模糊神经网络调整PID参数,进一步完善了PID控制的自适应性能.自行设计了该控制系统的硬件和软件部分,可以接入8点热电阻信号,具有显示温度、自动控温、声光报警等功能,应用结果说明,该温度控制系统充分利用了模糊神经网络和PID控制的优点,具有良好的动、静态特性和自适应性.     

大气边界层风洞实验的物理模型

从基本相似原理出发，提出理论上精确相似的5个无量纲参数和边界条件，具体针对大气边界层环境风洞实验的特点，对各个无量纲参数及边界条件进行了详细的分析研究，得出大气边界层环境风洞实验主要应遵守的各无量纲参数和边界条件的相似准则，为大气边界层环境风洞实验提供了理论根据。     

用动态压力测量方法进行双垂尾飞机抖振实验研究

运用动态压力测量的方法对双垂尾飞机进了抖振实验研究,并与翼根弯距法测量的结果进行了对比。结果表明,在双垂尾飞机抖振研究中使用动态压力测量的方法可以得到更准确的测量结果和动态特性。     

缩尺沙丘演化特性的风洞实验研究

以风洞实验为手段,从俯视和侧视2个角度采用光学测量同步记录、分析了缩尺沙丘的演化特性。结果表明:在风蚀沙床提供沙补给的情况下,缩尺沙丘的形态逐渐向新月形沙丘演化;沙丘的侵蚀主要发生在背风面,侵蚀程度随沙丘宽高比的减小而增大,迎风面仅在演化的初始阶段略有侵蚀,随后廓线基本保持不变;在同一时刻背风面和迎风面的侵蚀率均随沙丘宽高比的减小而增加,且随时间的推移逐渐降低,侵蚀率在背风面趋于定值,在迎风面逐渐逼近0。对沙丘宽高比进行关联性分析表明,沙丘的侵蚀程度和宽高比呈现单调变化关系,宽高比可作为参数独立描述沙丘的演化特性。     

基于多通道风洞实验的数值模拟研究

风洞不仅是航空航天发展的保证,也是风沙物理学研究的重要依托.对于风沙地貌、风沙环境的研究以及防护治理都有举足轻重的作用.以建设多通道风洞实验平台为背景,通过在UG中对平台进行建模,再利用商用软件ANSYS对三种不同进风口角度的风洞模型进行数值模拟分析,对比在三种不同角度情况下风洞实验段中的流体流线分布情况、流体速度矢量场分布情况及流体压力场分布情况,确定了最佳进风口角度的风洞模型,为后期建设提供了有力的技术支撑和理论基础.     

大跨平屋盖结构风压分布特性的神经网络模型

影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂，且具有不确定性，仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性，针对这种情况，本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型，并用试验数据进行了验证．结果表明，这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性，相比之下，改进的BP神经网络稳定性较好，但逼近速度慢，精度也不高；而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点，其稳定性好，逼近速度快，且精度高，这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风压分布特性的有效途径，在结构风工程中具有广阔的应用前景。     

类土壤地表颗粒稳态输运的风洞实验研究

通过风洞实验研究了由细沙粒和粗粉粒组成的类土壤颗粒的风力输运过程，实验发现沙粒的质量流量廓线与粉粒的质量流量廓线形式完全不同，在对数一线性坐标中沙粒廓线为直线而粉粒廓线呈3次曲线型，发现粉粒的存在对沙粒的质量流量廓线斜率没有影响，只是改变了沙粒的总输沙率，根据粉粒对沙粒输运特性影响的不同，粉粒质量分数存在一临界值，对于本实验中所用材料此临界值为15％，在低于此临界值时，输沙率随粉粒的质量分数的增大而增大；当高于此临界值后，输沙率随粉粒的质量分数的增大而减小，实验中沙波纹的高度和波长随风速及粉粒的质量分数的增大而增大，而当粉粒的质量分数超过15％时沙波纹消失。     

炮射导弹气动特性风洞实验研究

用风洞实验方法研究炮射导弹的气动特性. 采用模块化方法设计了一组炮射导弹风洞实验模型,进行了6分量测力实验,实验马赫数范围为Ma=0.8~1.2,攻角范围为α=0°~12°,俯仰控制舵偏角为δ_z=0°~15°. 通过风洞实验,得到了炮射导弹的气动参数及其变化规律,研究结果为炮射导弹外形优化设计提供依据.     

基于BP神经网络的生化分析仪的温度控制

对生化分析仪的硬件和软件进行了研究,针对常规PID控制参数在温度控制中难以达到最优,利用BP神经网络对PID控制参数进行学习调整以达到最优。实验结果表明BP神经网络自学习PID参数具有较好的性能。     

模糊神经网络方法在结构风工程中的应用

本文采用模糊处理与人工神经网络相结合的方法 ,有效地实现了对建筑物结构风荷载的预测 ,同时介绍了该方法的算法过程及应注意的一些问题 ,并用 C语言编写了有关程序 ,最后用实例证明了该方法的可行性     

电弧风洞半椭圆喷管流场测试分析

在电弧风洞试验中,半椭圆喷管试验技术为平板模型提供了较宽的试验流场,可以有效提高电弧加热器的能量利用率,应用于热结构考核试验。以总温、皮托压力、模型表面热流、表面压力、红外热图温度、背温等多参数测试结合数值模拟的方法分析了流场均匀性及参数分布,试验区总温、皮托压力测试表明,波动小于3%的宽度均匀区可达喷管出口长边的75%以上。     

基于BP神经网络的PID在压延机温度控制系统中的应用

针对风神轮胎股份有限公司压延机辊筒温度控制以及传统PID控制存在的设计复杂、控制精度较差和参数值实时更新复杂等问题,对压延机辊筒温度提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法,并进行了计算机控制系统设计。对子午线轮胎生产中压延机辊筒的温控试验结果表明,该PID控制系统逼近精度高、适应性好,取得较满意的效果。     

改进型BP 神经网络对球面磨削最高温度的模拟与预测

基于人工神经网络良好的非线性逼近特性,利用正交试验结果作为神经网络的训练样本,建立基于批训练的改进型误差反向传播(BP)神经网络,并通过Levenberg-Marquardt算法使网络误差最小化,配合Bayesian正则化使网络的误差平方和、网络权重以及阈值平方和实现最优化组合.结果表明,改进型BP神经网络具有较快的收敛速度、较好的泛化性和较强的稳定性,能够准确模拟和预测球面磨削中的最高温度.
     

中国国家大剧院模型风荷载风洞实验

介绍中国国家大剧院模型表面风荷载的风洞实验结果。首先对它的半椭球表面在大气边界层中的风压分布及增加表面粗糙度的影响进行研究,实验结果表明在不同风向下它的风荷载具有很好的规律性。有环境影响的对比实验结果表明人民大会堂对大剧院的风荷载有较大的影响。