TA15合金热压缩流变应力修正及神经网络预测

文章采用Gleeble-1500热模拟试验机对TA15合金进行了等温热压缩试验;对试验数据进行了摩擦修正,以修正后的流变应力为基础,研究了在不同的热变形条件下,TA15合金流变应力的变化规律;采用人工神经网络的方法建立了该合金在不同温度范围内流变应力曲线的预测模型.预测值与实测值吻合较好,表明该方法能够很好地预测TA15合金在热变形过程中流变应力的变化.     

电路测试的可区分故障算法研究

研究一种基于人工神经网络的能区分故障的数字电路测试生成方法,该方法利用电路基本逻辑门的特性和神经网络模型的特点,首先建立测试生成的神经网络模型,然后通过求解网络能量函数的最小值点获得给定类型故障的测试矢量,其研究结果在可区分故障的测试生成方面提供了一种可能的新途径     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

基于模态分析的发动机风扇叶片损伤诊断方法

结构故障诊断主要包括结构损伤识别、结构损伤定位、结构损伤程度的标定和评价三个方面内容。而频率、振型、频率和振型相结合的指标在结构故障诊断的三个方面各有优缺点。通过航空涡轮发动机风扇叶片建模,并在其上模拟出健康和损伤状态,选取频率、振型、频率和振型相结合的三类指标,借助ANSYS仿真与BP神经网络,验证了基于模态分析的发动机风扇叶片损伤诊断方法的可行性,并从数值上指出兼顾振型和频率的指标预测效果最优,也具有一定的工程实际意义。     

基于人工神经网络的碳/陶瓷复合材料性能预测

利用人工神经网络的BP算法,建立了碳/陶瓷复合材料性能与多组分掺杂含量之间的预测模型.模型由输入层、隐含层和输出层3层神经元组成,用以模拟人脑的结构.以掺杂物的质量分数为输入参数,经石墨化后测得的复合材料的电阻率和抗折强度为输出参数.选取了30组实验数据作为学习样本,任意的7组数据作为"未知样品"对网络进行验证.结果表明,实验值和预测值相比电阻率的最大误差不超过8%,抗折强度的最大误差不超过12%.所建的网络可为碳/陶瓷复合材料设计提供理论指导.     

人工神经网络BP算法在评价网站中的应用

简要介绍了人工神经网络BP算法的基本原理及其发展趋势,构建了网站的测评指标体系,探讨人工神经网络BP算法在评价网站中的应用。     

盐渍侵蚀下高模量沥青及其混合料性能研究

为研究盐渍侵蚀下高模量沥青及其混合料的性能,将高模量试件在不同浓度的人工海水中浸泡不同的时间。通过软化点、开裂温度和车辙因子3个指标来评价盐渍侵蚀对高模量沥青性能的影响,通过车辙试验和马歇尔稳定度试验评价盐渍侵蚀对混合料的影响。结果表明,盐分条件的存在,较明显地增加了高模量沥青胶结料的软化点值,人工海水的存在并没有对高模量沥青的高温性能造成较大的影响。随着人工海水溶液浓度的升高,高模量沥青的开裂温度不断下降,在低温且有盐渍侵蚀下的地区,高模量沥青的使用需要更加谨慎。在5%溶液浓度浸泡14 d下,高模量沥青60℃和76℃下的车辙因子仍能达到高模量沥青的性能要求。随着溶液浓度的增加,沥青混合料的马歇尔稳定度显著减小,人工海水溶液浓度的增加会减弱沥青混合料的高温性能和基本物理性能,但高模量沥青混合料的性能减弱的幅度较小,在盐渍侵蚀下表现出较优越的性能。     

虚拟人技术在人机交互中的应用研究

基于虚拟人的人机交互是人与虚拟现实环境中的虚拟人进行交互的技术。虚拟人是一种具有自主智能的看上去像人,并且具有人的部分特征的智能体。首先论述了虚拟人模型的构建技术、虚拟人的行为控制方法和虚拟人表情的构建和控制方法,然后论述了虚拟人在智能人机交互中的应用,最后探讨了虚拟人心智系统模型及虚拟人技术发展前景。     

人工绿地非使用价值评估

利用条件价值法评估济南市泉城公园旅游资源的非使用价值。研究得出:泉城公园的人均支付意愿值(WTP)为24.0元/a,非使用价值总额为1.0亿元/a,其中选择价值为2 450万元/a,遗产价值为2 230万元/a,存在价值为5 320万元/a。研究表明人工绿地也具有非使用价值,人均支付意愿值和自然绿地差别不大。相关分析表明,职业、文化程度与支付意愿有较强相关性,文化程度和性别较显著影响支付意愿值。     

Multi-ISM联盟的网络安全系统协作模型及算法

针对现有网络入侵检测系统(NIDS)存在智能程度低、自适应能力弱、协同性差、负载不均衡等局限性,引入了免疫软件人(ISM)智能体的理论,提出了一种基于multi-ISM联盟的网络入侵检测与防御系统的分布式社区协作控制模型及其算法.该模型系统采用了部分-全局规划(PGP)策略以及multi-ISM间的协作、协调和协商机制,融合了网络协作模型与层次模型的优点,从性能上改善了当前分布式入侵检测系统(DIDS)难以适应高带宽、大流量的动态网络环境等问题.实验结果表明:该模型系统相比其他的DIDS,在检测性能和误报率等方面具有明显优势,对于服务器系统资源的占用率不是很大,同时它还能够较好地解决网络信任社区内与社区间的协同防御和预警问题.