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遥感图像异物同谱干扰消除技术研究与仿真 被引量:3
1
作者 陈珂 彭志平 柯文德 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第1期423-426,共4页
研究卫星遥感图像异物同谱干扰消除问题。遥感图像具有较低的空间分辨率差异被淡化,不同地面物体反射或发射能量之间的光谱差异随着距离的传递迅速衰减,在远程采集图像终端光谱差异消失,存在着"异物同谱"的现象。传统的遥感... 研究卫星遥感图像异物同谱干扰消除问题。遥感图像具有较低的空间分辨率差异被淡化,不同地面物体反射或发射能量之间的光谱差异随着距离的传递迅速衰减,在远程采集图像终端光谱差异消失,存在着"异物同谱"的现象。传统的遥感图像分类技术主要依靠光谱距离差异测量与统计分析的原理来进行图像分类,在光谱差异迅速衰减造成异物同谱现象的干扰下,距离频率特征被干扰破坏,很难以上述标准为基础进行准确分类。为此提出一种改进的HSV模型用于遥感图像的干扰消除,将特征向量做为测试参数输入到优化改进后的BP神经网络进行分类,克服异物同谱现象带来的特征提取与分类不准确的弊端。实验证明,改进方法可以准确地对低分辨率的遥感图像进行干扰消除,对图像进行准确的分类,并为遥感图像正确提取提供了依据。 展开更多
关键词 异物同谱 优化神经网络 遥感图像分类
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基于传感器矫正的汽车双重防盗系统设计 被引量:2
2
作者 王艳春 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第6期198-201,243,共5页
汽车防盗系统依靠报警设备进行被动的防盗,依靠GPS的网络型防盗受到信号覆盖区域的影响性较大,价格较高,防盗方式单一。为了提高防盗性能,提出一种PSO-BP传感器校正的汽车双重防盗系统设计方法,使用优化后的神经网络对安装在车辆上的速... 汽车防盗系统依靠报警设备进行被动的防盗,依靠GPS的网络型防盗受到信号覆盖区域的影响性较大,价格较高,防盗方式单一。为了提高防盗性能,提出一种PSO-BP传感器校正的汽车双重防盗系统设计方法,使用优化后的神经网络对安装在车辆上的速度传感器与超声波传感器进行输出校正,提高传感器信号的准确率,使用TC35i通信模块,建立GSM网络的防盗信号,加入了加速度传感器对汽车被盗后的速度进行网络跟踪与报警。实验证明,经过优化神经网络传感器校正后的汽车防盗系统不但在不同的环境下能够准确对汽车被盗进行准确报警,还能实现良好的人车交互能力,具有很强的使用价值。 展开更多
关键词 优化神经网络 传感器校正 汽车防盗
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基于动态优化神经网络的非确定语音识别研究 被引量:1
3
作者 马建红 姬莉霞 张晗 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第7期1996-1998,共3页
语音识别面对不同类型对象,传统的线性系统处理复杂度高的非特定语音准确率较低,提出一种基于优化神经网络的家电控制语音识别方法,将非特定的语音时域波形的分形维数作为神经网络的语音识别的特征参数,结合传统的语音特征参数构造语音... 语音识别面对不同类型对象,传统的线性系统处理复杂度高的非特定语音准确率较低,提出一种基于优化神经网络的家电控制语音识别方法,将非特定的语音时域波形的分形维数作为神经网络的语音识别的特征参数,结合传统的语音特征参数构造语音识别的神经网络模型,在模型构造过程中使用粒子群优化的方法将神经网络的权重系数进行动态调整,防止优化模型陷入局部最小,实验证明,这种算法实现的家电控制的语音识别准确率高达92%,较传统的线性系统准确率提高了20%,具有很强的实用价值。 展开更多
关键词 语音识别 优化神经网络 分形维数 粒子群优化
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灰色关联优化BP神经网络预测工作面瓦斯涌出量 被引量:15
4
作者 雷文杰 刘瑞涛 苏国韶 《矿业安全与环保》 北大核心 2013年第5期34-37,41,共5页
根据义马中部井田瓦斯地质规律,选取埋深、开采强度、开采顺序和煤层厚度作为自变量,瓦斯涌出量为目标量,构建自变量矩阵和参考序列,进行瓦斯涌出量影响因素灰色关联度分析;由于各瓦斯地质影响因素与瓦斯涌出量的高度非线性关系,将各影... 根据义马中部井田瓦斯地质规律,选取埋深、开采强度、开采顺序和煤层厚度作为自变量,瓦斯涌出量为目标量,构建自变量矩阵和参考序列,进行瓦斯涌出量影响因素灰色关联度分析;由于各瓦斯地质影响因素与瓦斯涌出量的高度非线性关系,将各影响因素进行归一化处理,建立优化神经网络预测瓦斯涌出量数值模型,样本训练收敛速度快,误差在0.12%以内,并用此模型对耿村井田深部煤层瓦斯涌出量进行了预测。 展开更多
关键词 瓦斯地质 多因素 灰色关联分析 优化神经网络 模型样本训练 瓦斯涌出量预测
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基于4种典型神经网络识别路面不平度的研究 被引量:7
5
作者 李杰 郭文翠 +1 位作者 赵旗 谷盛丰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期100-107,共8页
为识别路面不平度,对4种典型神经网络及其应用选择、输入方案优化和评价指标进行研究,提出4种典型神经网络输入选择和输入组合优化的解决方案。建立了汽车系统振动的4自由度平面模型,通过仿真获得神经网络的输入和输出。采用正交试验设... 为识别路面不平度,对4种典型神经网络及其应用选择、输入方案优化和评价指标进行研究,提出4种典型神经网络输入选择和输入组合优化的解决方案。建立了汽车系统振动的4自由度平面模型,通过仿真获得神经网络的输入和输出。采用正交试验设计确定了每种神经网络的32个输入方案,在常用的B级路面和车速60 km/h下得到每种神经网络输入方案的评价指标,通过方差分析选出每种神经网络的最优输入方案和4种典型神经网络中的最优神经网络。研究结果表明,4种典型神经网络中,NARX神经网络是识别路面不平度的最优神经网络,其最优输入方案的相关系数和均方根误差分别为96.75%和0.003 3。 展开更多
关键词 路面不平度识别 典型神经网络 最优神经网络 输入方案优化
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基于优化神经网络算法的大数据专家系统的继电保护二次回路故障定位系统(RSFLS)的研究与实现 被引量:6
6
作者 钟臻 徐曦 张楷旋 《电力大数据》 2019年第10期84-92,共9页
为解决继电保护二次回路故障排查耗时耗力、考虑因素不全面、受限于人员经验等问题,本文提出基于优化神经网络的大数据专家系统的方法,并搭建继电保护二次回路故障定位系统(RSFLS)。在对继电保护二次回路抽象分类的基础上,建立基于实体... 为解决继电保护二次回路故障排查耗时耗力、考虑因素不全面、受限于人员经验等问题,本文提出基于优化神经网络的大数据专家系统的方法,并搭建继电保护二次回路故障定位系统(RSFLS)。在对继电保护二次回路抽象分类的基础上,建立基于实体-关系模型(E-R模型)的缺陷数据库模型,利用优化神经网络进行随机化和自学习,并融合继电保护人员的经验库,形成基于优化神经网络的专家系统架构,从而匹配定位故障点。该方法有效解决了传统二次回路故障排查方法所存在的准确性不高、随机性较大、时效性较低等问题。基于该方法开发的RSFLS系统已投入实际应用,能有效缩短继电保护二次回路故障排查时间、提高排查准确性。测试结果证明所述方法和系统在提升继电保护系统可靠性方面有显著效果。 展开更多
关键词 继电保护 二次回路 优化神经网络 专家系统 面向对象
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基于优化神经网络的磁弹电感传感器温度补偿试验研究 被引量:1
7
作者 周建庭 谭奎 +2 位作者 张向和 张森华 尹昌华 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期15-20,共6页
磁弹电感传感器是磁弹电感法监测预应力钢绞线应力的主要设备。温度会引起监测误差,为提升监测精度,首先,分析了磁弹电感法监测应力的原理以及温度影响机理;其次,对4组不同张拉控制力的预应力钢绞线进行温度补偿试验,研究了传感器的温... 磁弹电感传感器是磁弹电感法监测预应力钢绞线应力的主要设备。温度会引起监测误差,为提升监测精度,首先,分析了磁弹电感法监测应力的原理以及温度影响机理;其次,对4组不同张拉控制力的预应力钢绞线进行温度补偿试验,研究了传感器的温度敏感性,发现传感器电感漂移与变温幅度和路径相关,温度引起的相对误差最大达11.1%;最后,利用K折交叉验证方法,分别采用BP神经网络与优化后的GA-BP神经网络进行温度补偿。研究结果表明:相较于BP神经网络,GA-BP神经网络可有效修正温度误差,提升泛化能力,优化后相对误差降至3.3%。 展开更多
关键词 桥梁工程 磁弹电感法 预应力监测 温度补偿 K折交叉验证 优化神经网络
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一种结合IPSO-BP神经网络的备件供应模型研究 被引量:4
8
作者 陶永才 杨晨 +2 位作者 马建红 石磊 卫琳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第5期913-920,共8页
备件供应是制造业服务价值链协同中的重要组成,也是企业制定销售计划和生产计划的重要依据.本文将备件供应过程中的备件消耗考虑在内,以最小化总成本为目标,以订货时的备件需求量为核心参数,提出一种基于神经网络的备件供应需求预测模型... 备件供应是制造业服务价值链协同中的重要组成,也是企业制定销售计划和生产计划的重要依据.本文将备件供应过程中的备件消耗考虑在内,以最小化总成本为目标,以订货时的备件需求量为核心参数,提出一种基于神经网络的备件供应需求预测模型.在现有标准粒子群算法的基础上,通过将惯性权重的改进、环境检测策略和自适应最优解跳跃策略结合,提出一种改进的粒子群算法(IPSO,Improved Particle Swarm Optimization).并通过改进的粒子群算法对BP(Back Propagation)神经网络进行优化.最后通过IPSO-BP神经网络模型对备件供应模型中的备件需求量进行预测,实验结果表明,相比其他的神经网络模型,IPSO-BP神经网络模型的预测稳定性和精准度等性能有显著提高. 展开更多
关键词 备件供应 需求预测 改进粒子群 优化神经网络
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基于优化神经网络的地质灾害监测预警仿真 被引量:4
9
作者 王方 苗放 陈垦 《计算机仿真》 北大核心 2019年第11期396-399,409,共5页
针对地质灾害监测预警方法中存在的实用性差等问题,提出基于优化神经网络的地质灾害监测预警方法。建立地质灾害监测数据体系,确保各种监测传感器协同工作,实现地质灾害动态预警对监测数据实时采集等需求。为提高监测预警准确性,对神经... 针对地质灾害监测预警方法中存在的实用性差等问题,提出基于优化神经网络的地质灾害监测预警方法。建立地质灾害监测数据体系,确保各种监测传感器协同工作,实现地质灾害动态预警对监测数据实时采集等需求。为提高监测预警准确性,对神经网络的输出层、隐含层的相关参数进行优化,对监测到的数据进行训练、泛化,组建基于优化神经网络的地质灾害监测预警模型,并按照0和1的组合结果对地质灾害进行监测预警。实验结果表明,所提方法组建的模型能够有效降低时间开销,提高整体的运行效率以及预警精度。 展开更多
关键词 优化神经网络 地质灾害 监测预警
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基于机器深度学习算法的城际铁路大直径盾构施工地表沉降预测 被引量:2
10
作者 孙伟良 杜守继 +1 位作者 田勇坚 崔童 《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》 2022年第4期47-52,共6页
依托河南新郑机场至郑州南站城际铁路大直径盾构隧道施工实践,应用提出的遗传算法优化BP神经网络模型的机器深度学习算法,研究大直径盾构隧道施工中地表沉降预测规律。在盾构隧道中心线地表选取76个监测点,获取地表最大沉降数据,以前30... 依托河南新郑机场至郑州南站城际铁路大直径盾构隧道施工实践,应用提出的遗传算法优化BP神经网络模型的机器深度学习算法,研究大直径盾构隧道施工中地表沉降预测规律。在盾构隧道中心线地表选取76个监测点,获取地表最大沉降数据,以前30组数据为训练数据组,对后46个测点地表最大沉降进行动态预测,并和实测值进行比较。结果表明,在46个地表最大沉降预测结果中有38个点的误差绝对值小于2 mm。应用后验差法评价动态预测结果,获得了小误差概率P值为0.87,后验差比值C值为0.59,说明提出的机器深度学习算法能够较好地实现对盾构隧道地表沉降的动态预测。 展开更多
关键词 机器深度学习算法 城际铁路 大直径盾构 优化BP神经网络 地表沉降预测
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基于最优神经网络的电路测试方法研究
11
作者 潘中良 张光昭 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1999年第6期29-33,共5页
在数字电路最优神经网络模型的基础上,研究基于该模型的电路测试生成方法.首先获得了多输入基本门电路的最优神经网络能量函数的一般表达式,然后对这种测试方法的原理、实现步骤、以及加速测试的措施等进行了详细研究.结果表明以最优神... 在数字电路最优神经网络模型的基础上,研究基于该模型的电路测试生成方法.首先获得了多输入基本门电路的最优神经网络能量函数的一般表达式,然后对这种测试方法的原理、实现步骤、以及加速测试的措施等进行了详细研究.结果表明以最优神经网络模型为基础的电路测试方法在测试生成的速度方面快于其它类似方法,如基于Hopfield神经网络的电路测试生成,具有较好的应用潜力. 展开更多
关键词 数字电路 最优神经网络 能量函数 电路测试法
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优化的神经网络算法设计及其在地表发射率反演中的应用
12
作者 成倬治 王文君 +2 位作者 闫卓璇 赵俊佳 苗苗 《科技创新与应用》 2020年第17期36-38,共3页
利用遗传算法(GA)的全局搜索能力对BP-神经网络进行优化,避免神经网络在训练过程中陷入局部最优解。文章以塔克拉玛干沙漠地区为研究区域,结合2014年11月4日FY-3C/MWRI的观测资料,以优化的神经网络算法对地表发射率进行反演。结果显示,... 利用遗传算法(GA)的全局搜索能力对BP-神经网络进行优化,避免神经网络在训练过程中陷入局部最优解。文章以塔克拉玛干沙漠地区为研究区域,结合2014年11月4日FY-3C/MWRI的观测资料,以优化的神经网络算法对地表发射率进行反演。结果显示,相较于BP-神经网络,优化的神经网络反演地表发射率所得的模拟亮温与观测亮温更接近,对地表发射率反演的精度更高。 展开更多
关键词 优化的神经网络 遗传算法 反演 地表发射率
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基于QBVMD的变压器励磁涌流与故障识别研究
13
作者 颜晓东 孔庆福 +3 位作者 孙建明 潘迪 吴伟丽 刘俊 《智能电网(汉斯)》 2020年第4期190-195,共6页
针对变压器差动保护易受涌流干扰而误动问题,本文提出了基于变分模态分解与优化神经网络的励磁涌流辩识方法。运用PSCAD软件平台搭建变压器励磁涌流与故障电流模型,获取涌流数据,利用准二元变分分解QBVMD对差流信号进行分解,获得不同尺... 针对变压器差动保护易受涌流干扰而误动问题,本文提出了基于变分模态分解与优化神经网络的励磁涌流辩识方法。运用PSCAD软件平台搭建变压器励磁涌流与故障电流模型,获取涌流数据,利用准二元变分分解QBVMD对差流信号进行分解,获得不同尺度的信号后,在利用优化神经网络对故障类型进行辨识。最后,设置变压器励磁涌流、和应涌流、单相接地和三相接地故障情景并获得相应的故障数据,利用上述方法对故障类型进行辨别,结果表明,论文方法可以准确的识别变压器励磁涌流和故障电流,识别准确率高,为辩识变压器涌流与故障提供了参考。 展开更多
关键词 励磁涌流 变压器 QBVMD 优化神经网络
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基于优化神经网络的圆形隧道受剪变形分析
14
作者 黄迪文 霍宏斌 陈东 《现代隧道技术》 CSCD 北大核心 2021年第6期102-110,共9页
圆形隧道在地震横波的冲击作用下易发生椭圆变形,评估其变形量的主要方法有解析解法和数值模拟法,鉴于此,文章提出了一种基于优化神经网络的新方法,通过构建的算法模型准确预测椭圆变形量。文章先采用思维进化算法(MEA)优化的反向传播... 圆形隧道在地震横波的冲击作用下易发生椭圆变形,评估其变形量的主要方法有解析解法和数值模拟法,鉴于此,文章提出了一种基于优化神经网络的新方法,通过构建的算法模型准确预测椭圆变形量。文章先采用思维进化算法(MEA)优化的反向传播神经网络(BPNN)确定圆形隧道衬砌的椭圆变形量ΔD,从既有文献资料和数值分析中收集了一个包含370组数据集的样本库,数值分析符合现有解析解的假设,文献资料收集的数据包含了工程现场量测的结果。由于界面强度R_(inter)和埋深h是大多数解析解都没有考虑到的,因此将其作为额外的输入参数引入。三个统计性能指标R^(2)、MAPE和RMSE的预测结果表明,改进后的BPNN具有良好的泛化性能。文章最后探讨了在训练后的网络中使用平均影响值(MIV)算法进行参数影响分析,计算结果反映了各项输入参数和输出参数之间的相关性强弱,预测结果与解析解和数值分析结果的契合度高。 展开更多
关键词 圆形隧道 椭圆化变形 地震横波 参数分析 优化神经网络
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基于智能算法的铁路钢桥有限状态鲁棒控制研究
15
作者 刘嘉 蔡永建 沈正松 《武汉理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第5期57-62,96,共7页
针对铁路钢桥的疲劳损伤现状,采用主动控制算法控制钢桥在各种不利激励作用下的振动响应以达到延寿效果。对于某在役钢桥,在ANSYS中建立其梁单元有限元模型,引入不确定性物理参数,比较在地震激励作用下采用不受控制、LQR主动控制、线性... 针对铁路钢桥的疲劳损伤现状,采用主动控制算法控制钢桥在各种不利激励作用下的振动响应以达到延寿效果。对于某在役钢桥,在ANSYS中建立其梁单元有限元模型,引入不确定性物理参数,比较在地震激励作用下采用不受控制、LQR主动控制、线性状态H_(∞)反馈控制和鲁棒H_(∞)控制时的减振效果,结果显示,鲁棒H_(∞)控制能较明显抑制钢桥的竖向振动位移。采用优化的BP神经网络基于钢桥的有限自由度加速度响应预测其全状态响应,结果表明,基于该神经网络的有限状态观测器能精确预测钢桥的全自由度响应,实现钢桥的鲁棒H_(∞)控制。 展开更多
关键词 鲁棒H_(∞)控制 优化BP神经网络 有限状态观测器 预测
原文传递
基于弹性网降维及花授粉算法优化BP神经网络的短期电力负荷预测 被引量:43
16
作者 张淑清 杨振宁 +2 位作者 张立国 苑世钰 王志义 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期47-54,共8页
电力负荷预测为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。随着智能电网的全面发展,数据采集与监视控制系统(SCADA)获取数据量增加,数据的结构也更加复杂,负荷的频繁变化以及地区性的气象因素等都将影响负荷的预测的准确性。提出一种弹性... 电力负荷预测为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。随着智能电网的全面发展,数据采集与监视控制系统(SCADA)获取数据量增加,数据的结构也更加复杂,负荷的频繁变化以及地区性的气象因素等都将影响负荷的预测的准确性。提出一种弹性网(EN)进行大数据降维以及花授粉算法(FPA)优化BP神经网络的短期电力负荷预测方法。首先采用弹性网对负荷和气象等高维大数据进行选择和降维。弹性网通过在惩罚项中添加L1范数和L2范数,兼具了最小绝对值收缩及变量选择(LASSO)和岭回归的优点,克服了LASSO降维时因为数据内部存在共线性和群组效应而影响降维效果的问题;然后,考虑到BP神经网络权值和阈值容易受到初值的影响、收敛速度慢以及容易陷入局部最优,引入花授粉算法(FPA)优化BP神经网络,通过与粒子群算法(PSO)对比得出花授粉算法寻优速度更快,效果更好。本文方法应用于实际电力负荷预测,结果表明能有效提高预测精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 大数据变量选择及降维 最小绝对值收缩及变量选择 弹性网 花授粉算法优化BP神经网络
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基于遗传算法和神经网络的冷挤压工艺参数模糊优化设计 被引量:14
17
作者 石峰 娄臻亮 +1 位作者 张永清 陆金桂 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期45-49,共5页
将模糊优化思想引入冷挤压工艺参数优化设计,以冷挤压模具的四个关键工艺参数为设计变量,以最终挤压件的各处材料的损伤值为目标函数,建立了冷挤压工艺参数模糊优化模型。提出了利用神经网络进行材料损伤近似计算的策略,从而形成了基于... 将模糊优化思想引入冷挤压工艺参数优化设计,以冷挤压模具的四个关键工艺参数为设计变量,以最终挤压件的各处材料的损伤值为目标函数,建立了冷挤压工艺参数模糊优化模型。提出了利用神经网络进行材料损伤近似计算的策略,从而形成了基于遗传算法和神经网络的冷挤压工艺参数模糊优化方法。对冷挤压工艺参数模糊优化模型进行了求解,优化结果表明模糊优化思想能提高冷挤压工艺设计质量。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊优化 神经网络 冷挤压 工艺参数 正交试验 优化设计
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应用于水文预报的优化BP神经网络研究 被引量:17
18
作者 谷晓平 王长耀 +1 位作者 王汶 王臣立 《生态环境》 CSCD 2004年第4期524-527,共4页
利用广东省滨江流域的水文观测资料,建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织,进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定,然后进行了不同隐层节点数、不同转移... 利用广东省滨江流域的水文观测资料,建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织,进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定,然后进行了不同隐层节点数、不同转移函数、不同训练算法的组合试验,确定了应用于水文预报中的优化BP神经网络:网络结构为8-9-1;转移函数的组合方式为tansig-线性函数;训练算法为采用evenberg-Marquardt(Lm)算法。为便于精度分析,还采用了最优子集回归模型作了研究。结果表明,优化BP网络模型无论在拟合精度还是在预测精度上都高于最优子集模型。总的来说BP网络是一种精度较高的水文预测模型。 展开更多
关键词 优化神经网络 水文预报 模型
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人工神经网络的混合算法及其工程应用 被引量:12
19
作者 李永强 刘杰 +1 位作者 侯祥林 李允公 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期127-130,共4页
为确定多层人工神经网络的权值和阈值建立了混合求解方法,即迭代前期采用BP算法而迭代后期采用梯度优化法进行计算。通过BP算法、梯度优化法和混合算法对相同实例网络权值和阈值的计算,验证了所提出的混合算法的有效性,实现了权值和阈... 为确定多层人工神经网络的权值和阈值建立了混合求解方法,即迭代前期采用BP算法而迭代后期采用梯度优化法进行计算。通过BP算法、梯度优化法和混合算法对相同实例网络权值和阈值的计算,验证了所提出的混合算法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算。通过汽轮机故障诊断的实例计算,表明所提出算法的有效性和实际应用价值。 展开更多
关键词 混合算法 梯度优化法 权值 阈值 人工神经网络
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复合材料加筋结构的神经网络响应面优化设计 被引量:14
20
作者 李烁 徐元铭 张俊 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期115-119,共5页
针对复合材料加筋结构优化设计的复杂性,提出利用人工神经网络结构近似分析响应面来反映结构设计输入与结构响应输出的全局映射关系的优化方法。通过正交试验设计选取合适的结构有限元分析样本点,进行神经网络响应面的构建和训练:将神... 针对复合材料加筋结构优化设计的复杂性,提出利用人工神经网络结构近似分析响应面来反映结构设计输入与结构响应输出的全局映射关系的优化方法。通过正交试验设计选取合适的结构有限元分析样本点,进行神经网络响应面的构建和训练:将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件,汇同其他常规约束条件完成优化模型的建立,并应用遗传算法(GA)进行优化,从而形成一套适应性强的的高效优化方法。以复合材料翼身融合体帽型加筋板的质量优化为实例,建立加筋板模型的重量响应面目标函数、强度和翘曲稳定性响应面约束条件;通过PATRAN/NASTRAN有限元软件进行有限元计算,获取用于响应面训练的样本点数值。算例结果表明,该方法能以很少的有限元分析次数取得高精度的响应面近似模型,并且使优化计算耗时大为减少,优化效率大大提高。 展开更多
关键词 复合材料 结构优化 神经网络 遗传算法 响应面
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