人工神经网络在多相工程陶瓷材料设计中应用

泡沫金属试样测试复杂,对试样而言又急需知道基体结构参数与力学性能和阻尼性能的关系,采用线性回归技术无法实现这一功能,应用人工神经网络,则解决了通过测量泡沫金属的四个基本参数达到推知其力学性能、阻尼性能的课题。

采用热压成型的方法制备掺杂粉煤灰、以无机纤维为增强体的摩擦材料,并测试其磨损性能。选用bp神经网络建模,以摩擦材料配方、制备工艺、测试条件为输入变量,以材料的磨损率为输出变量,采用l-m算法对网络进行训练。结果表明,模型可以对材料磨损性能进行有效的预测,可用于配方及制备工艺的优化。

以小波分析和bp神经网络为基础,构建了小波神经网络预测模型。使用ca6140车床对氟金云母陶瓷进行了干车削试验,并用三向测力仪测量了切削过程的切削力变化趋势。基于小波包中的wpbmpen函数对切削力信号进行了降噪处理,切削力信号在降噪后有明显改善,能更形象地表达出切削力的变化趋势。基于小波神经网络对切削力进行了预测,结果表明:小波神经网络预测值、信号降噪处理值和试验值都非常相近,说明切削力在预测过程中具有一定的可靠性,小波神经网络预测前对切削力信号的降噪处理是合理的。

以小波分析和bp神经网络为基础,构建了小波神经网络预测模型。使用ca6140车床对氟金云母陶瓷进行了干车削试验,并用三向测力仪测量了切削过程的切削力变化趋势。基于小波包中的wpbmpen函数对切削力信号进行了降噪处理,切削力信号在降噪后有明显改善,能更形象地表达出切削力的变化趋势。基于小波神经网络对切削力进行了预测,结果表明:小波神经网络预测值、信号降噪处理值和试验值都非常相近,说明切削力在预测过程中具有一定的可靠性,小波神经网络预测前对切削力信号的降噪处理是合理的。

人工神经网络在岩土与结构材料参数选取中的应用——从岩土工程研究思维方式转变的观点出发，将人工神经网络引入到岩土与结构材料参数选取中，并通过实例对应用情况进行简要评述。　　

从岩土工程研究思维方式转变的观点出发,将人工神经网络引入到岩土与结构材料参数选取中,并通过实例对应用情况进行简要评述。

文章简要地介绍了人工神经网络的特点,并与传统方法作了简单的比较,总结了人工神经网络在材料性能和配方研究方面的应用,讨论了人工神经网络用于无石棉密封材料配方优化和制品性能预测的优点及其应用状况。

人工神经网络是近年发展起来的模拟人脑生物过程的具有人工智能的系统,在钢铁材料研究中有着广阔的应用前景。人工神经网络可根据钢的化学成分和/或加工工艺参数对微观组织、相变温度和时间及性能等做出快速准确预测,并可用于研究钢的上述各影响因素间的相互关系。研究人工神经网络也可用于钢的冶金过程及钢的表面处理过程工艺参数的预测及控制。

人工神经网络在工程管理中的应用——基于建设工程的复杂性和长期性,阐述了工程管理发展的新现象,对神经网络的发展及其结构特点作了介绍,并对神经网络在工程管理各个阶段的应用及其所带来的优点进行了探讨,解决了诸多工程难题。

介绍了应用人工神经网络解决问题的基本原理;论述了人工神经网络在农业工程中的应用及可能的应用范围;并指出了应用人工神经网络在农业工程中要注意的问题。

从人工神经网络的发展入手,对其基本概念及组成特性做了介绍。并以反向传播模型b-p模型为例阐述了人工神经网络(ann)的结构及学习算法,给出了b-p模型的实现方法及最终在建筑施工中的成功应用,指出了人工神经网络系统广阔的应用前景,最后提出了今后研究的方向。

简要介绍了人工神经网络的结构及特点,并且详细论述了神经网络在中央空调水系统、风系统、制冷系统、负荷预测、系统的仿真设计和建筑运行能耗评价等方面的应用概况,指出了神经网络在空调领域今后的发展方向.

人工神经网络在基坑变形性状研究中的应用——基坑工程不仅要保证维护结构本身的安全，而且要保证周围建(构)筑物的安全和正常使用。开展基坑工程变形性状研究具有重要意义。影响基坑变形的因素很复杂，传统的计算方法已无法准确预测基坑的变形。人工神经网络(an...

人工神经网络在预测软基沉降中的应用研究——依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了bp神经网络预测最终沉降量模型，利用已建高速公路沉降数据，进行了软土地基最终沉降量的预测，取得了较为理想的效果。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素...

在运用人工神经网络对深基坑岩土参数进行反分析的基础上,将pso与bp算法相结合,充分发挥pso全局寻优的能力和bp算法局部细致搜索优势,并通过实例验证了方法的可行性。可以看出,运用该方法可以使学习效率增高,收敛速度加快,预测结果更加准确。

人工神经网络(ann)是一种动态信息处理系统,它具有联想记忆、自组织、自适应、自学习和容错性等特性。人工神经网络可实现对危险源的动态分级;可解决安全综合评价中的不确定性、模糊性和动态复杂性、指标多、数据多等难题;在安全预测方面,可进行煤与瓦斯突出预测、煤矿瓦斯涌出量预测、煤层自燃预测、交通事故预测等。讨论了其在安全科学中的应用现状及存在问题,并对未来研究方向进行了展望。

人工神经网络在岩石力学中的应用——从岩石力学研究思维方式转变的观点出发，从岩石非线性系统辨识、工程时序预测、反分析及岩石工程系统等四个方面综述了人工神经网络在岩石力学中的应用进展情况，并对其应用情况进行了简要评述。　　

对人工神经网络在结构控制中的应用做了综合评述。介绍了神经网络的控制原理,总结了结构控制中常见的网络模型,阐述了人工神经网络在结构控制中的应用情况,并对未来的发展方向进行了展望。

依据从2005年1~12月所采集的365组试验数据,建立了一个能够反映土壤墒情变化与气候因素之间关系的人工神经网络模型。模型共分输入层、隐含层和输出层3层。输入层的输入变量包括数据采集当天的10cm、20cm和40cm深度的土壤含水量以及当天的日照时数,空气湿度,平均气温和降雨量。输出层的输出变量包括1天后的10cm2、0cm和40cm深度的土壤含水量。模型的学习因子为0.1,动量因子为0.05。模型经过25000次训练后收敛,收敛误差为8×10-4,这说明该模型能够很好的反映出输出量与输入量的关系,并能够准确预报出土壤水分信息。

人工神经网络在岩土参数反分析中的应用——在运用人工神经网络对深基坑岩土参数进行反分析的基础上，将pso与bp算法相结合。充分发挥pso全局寻优的能力和bp算法局部细致搜索优势，并通过实例验证了方法的可行性。可以看出，运用该方法可以使学习效率增高，收敛速...

从岩石力学研究思维方式转变的观点出发,从岩石非线性系统辨识、工程时序预测、反分析及岩石工程系统等四个方面综述了人工神经网络在岩石力学中的应用进展情况,并对其应用情况进行了简要评述。

简述传统的结构近似重分析技术的缺点与不足,介绍bp网络的原理、算法,利用bp网络能够实现从n维设计空间到m维任意非线形映射的特点,通过不同设计变量的训练样本集对bp网络进行训练,然后输出拟合值。经过分析,证明在结构近似重分析中,采用bp神经网络能很好地实现从设计变量到结构响应之间的映射。