基于自适应网络模糊推理系统的噪声抵消

对自适应网络模糊推理系统(ANFIS)在噪声抵消中的应用进行了研究，说明了ANFIS的结构和使用ANFIS进行噪声抵消的原理，对窄带干扰的滤除和噪声中的信号提取两种情况进行了仿真，并对ANFIS和LMS(小均方误差准则)两种算法进行了对比研究，结果表明，利用ANFIS进行噪声抵消要优于LMS。     

复杂曲面三维数模重建技术的应用与研究

运用三维测量技术对汽车复杂零件进行实物采样,获取空间三维实物点坐标,采用双Ｂ样条函数进行曲面拟合,在计算机中生成三维数学模型,用几何光顺法检测曲面模型重建的精度,并给予光顺修正。在三坐标测量机与计算机之间联网并编写数据转换软件,实现三坐标测量的点阵数据能方便地被ＵＧ软件读取。测量技术与计算机技术相结合使三维实物的计算机数学建模有了新的跃进,加速了引进产品的国产化与创新进程     

一种基于神经网络的汽车故障诊断方法

神经网络作为一种自适应的模式识别技术,较传统的模式识别方法在故障诊断领域有着较大的优势。针对汽车发动机燃油系统经常出现的三类故障,本文首先应用simulink进行了必要的特征提取和数据采集,然后在MATLABGUI设计的人机界面环境下,应用经训练的神经网络网格进行诊断决策,得出了精确可靠的决策结果。该方法对汽车故障诊断技术的改进和创新具有实际应用意义。     

电子膨胀阀双神经元预测控制

提出了用双神经元预测控制算法对电子膨胀阀进行控制的方法，一个神经元用于在线实时估计对象动态特性，以获取对象的一步预测模型。通过学习减小模型的预测误差；另一个神经元用于在线实时控制，仿真与应用表明该算法有良好的动态响应和较强的鲁棒性，能够对电子膨胀阀进行有效的控制。     

RBF网络在线辨识算法与应用研究

提出了一种确定RBF网络中心向量的动态递推算法 ,介绍了RBF网络线性层连接权值的递推最小二乘算法 ,利用这些算法对蒸发器过热度进行了在线辨识 ,同时对网络结构和算法的参数变化对辨识精度的影响进行了研究 .仿真结果表明该算法辨识速度快、精度高 ,可用于在线控制 .     

基于虚拟样机技术的钉扣机力放大机构的优化设计

对钉扣机力放大机构建立了虚拟样机,参数化虚拟样机,提出多目标统一优化模型,利用MSC公司的Adams软件进行求解,得到了理想的各目标和机构参数,实现了钉扣机力放大机构的计算机辅助优化设计.     

虚拟装配技术在飞机发动机装配中的应用

飞机发动机的可靠性、稳定性以及主要性能参数在很大程度上是取决于装配工艺水平和装配质量的。在计算机里建立零件三维模型,运用虚拟装配技术模拟装配过程,对可装配性、装配精度进行分析,同时验证装配工具工装的有效性、进一步优化装配工艺,对缩短飞机发动机装配周期、提高装配质量稳定性和一次装配成功率有着实际应用意义。     

温室温湿度遗传模糊神经网络控制仿真研究

利用模糊神经网络对温室夏季温湿度控制进行了仿真研究，同时为克服BP算法收敛速度慢和局部极小这两大弱点，采用改进的遗传算法对网络的参数进行训练，从而为将模糊逻辑、神经网络、遗传算法三者有机地结合起来应用于温室环境控制的可行性提供了理论依据。     

粉团调制配比的试验分析

采用scheffe单形重心混料试验设计法 ,对以甘薯淀粉为主 ,配以玉米及豆类淀粉粉团的表观粘度进行了试验 ,试验表明具有最佳粉团特性的原料配比为甘薯淀粉∶玉米淀粉∶豆类淀粉 =75∶5∶2 0。该研究对于扩大粉丝生产规模 ,提高粉丝质量和开发粉丝资源具有重要的应用价值     

无辨识自适应算法与模糊推理的组合控制

一般自适应控制算法需在线辨识系统模型，算法复杂，计算时间长。本文采用无辨识自适应算法，不用辨识系统的模型，同时应用模糊推理对控制量进行补偿，以便克服模型失配的影响。仿真结果表明，该方案是非常有效的，适合于具有时滞的工业系统。将其应用于制冷装置中的电子膨胀阀控制，使得蒸发器过热度的控制效果得到了明显的改善。