检索结果-内蒙古大学图书馆

起重运输机械 2005年第11期 21-23页

作者：肖鹏王冰上海交通大学机械工程设计与自动化研究所

介绍了将模糊神经网络用于起重机电子防摇控制器和模糊神经网络的实现,以及如何利用MATLAB中的神经网络工具箱对模糊神经网络进行训练。并以MATLAB/SIMULINK为仿真平台建立了电子防摇控制仿真模型,经仿真表明该系统的抗干扰能力强,满足... 详细信息

介绍了将模糊神经网络用于起重机电子防摇控制器和模糊神经网络的实现,以及如何利用MATLAB中的神经网络工具箱对模糊神经网络进行训练。并以MATLAB/SIMULINK为仿真平台建立了电子防摇控制仿真模型,经仿真表明该系统的抗干扰能力强,满足防摇控制系统的设计要求。

关键词：模糊神经网络起重机电子防摇模糊神经网络技术控制系统电子防摇 MATLAB/SIMULINK 神经网络工具箱应用仿真模型抗干扰能力仿真平台

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模糊神经网络技术在矿山安全评价中的适应性研究

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冶金丛刊 2017年第4期 41-42页

作者：尹东武汉科技大学湖北武汉430000

国家经济发展与现代化建设取得了显著的成效,企业在这个阶段快速的崛起并发展。矿山企业是其中的重要组成部分,同时也是意外风险很高的施工企业。矿山生产包含了各方面的内容和工程,具有很高风险。矿山安全生产成为企业施工的主要内容,... 详细信息

国家经济发展与现代化建设取得了显著的成效,企业在这个阶段快速的崛起并发展。矿山企业是其中的重要组成部分,同时也是意外风险很高的施工企业。矿山生产包含了各方面的内容和工程,具有很高风险。矿山安全生产成为企业施工的主要内容,在施工的过程中对矿山进行安全评价是非常必要的,模糊神经网络技术在其中有着重要的应用。

关键词：模糊神经网络技术矿山安全评价适应性研究

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一种模糊神经网络技术及其在储层预测中的应用

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石油物探 2004年第4期43卷 377-379页

作者：姜岩李文艳吴明华大庆油田有限责任公司勘探开发研究院黑龙江大庆163712

大庆外围油田的葡萄花油层主要为砂泥岩薄互层,储层砂体横向变化大,这给井位设计带来了很大的难度。近几年地震属性分析技术虽然得到了较快的发展,但地震属性与储层地质参数之间的关系较模糊,难以用地震特征参数直接预测储层的砂岩厚度... 详细信息

大庆外围油田的葡萄花油层主要为砂泥岩薄互层,储层砂体横向变化大,这给井位设计带来了很大的难度。近几年地震属性分析技术虽然得到了较快的发展,但地震属性与储层地质参数之间的关系较模糊,难以用地震特征参数直接预测储层的砂岩厚度。为此,研究了一种模糊神经网络预测砂岩技术,它将人工神经网络理论与模糊逻辑分析相结合,在地震属性分析的基础上,以井旁地震道主分量参数为输入,以井孔地质参数为期望输出,建立模糊神经网络,并对网络进行训练,当网络收敛且网络整体方差达到要求的精度时,便完成了网络训练。该技术应用于大庆太平屯地区储层预测中,通过4口后验井检验,预测厚度与钻井厚度吻合较好,平均绝对误差为0.21m。

关键词：模糊神经网络技术储层预测预测方法模糊逻辑隶属度函数地震属性信息技术

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从模糊神经网络技术探讨普通感冒的证候特征

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中医学报 2013年第3期28卷 334-336页

作者：王至婉胡金亮李建生张甜河南中医学院河南郑州450046 河南中医学院第一附属医院河南郑州450001

目的:运用模糊神经网络技术探讨普通感冒常见证候及其主症、次症的特征。方法:收集7所三级甲等医院普通感冒患者资料,应用Epidata软件建立数据库;运用MATLAB 6.5软件进行编程。从互联网搜集了Fisher-iris数据,选取人工神经网络与模糊系... 详细信息

目的:运用模糊神经网络技术探讨普通感冒常见证候及其主症、次症的特征。方法:收集7所三级甲等医院普通感冒患者资料,应用Epidata软件建立数据库;运用MATLAB 6.5软件进行编程。从互联网搜集了Fisher-iris数据,选取人工神经网络与模糊系统方法,采用动态kehonen网络,获得最优模糊规则。结果:最终获取20个模糊规则,通过规则转换及设定筛选出5个常见证候,即风寒证、风热证、风燥证、痰热证及痰湿证,并对其主症、次症特征进行筛选。结论:普通感冒常见证候有5种,其主症、次症特征可作为临床辨证的参考;模糊神经网络技术可用于中医证候特征的研究。

关键词：普通感冒证候模糊神经网络技术

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基于车载网和模糊神经网络的自适应十字路口控制技术

基于车载网和模糊神经网络的自适应十字路口控制技术

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作者：程嘉朗吴维刚 510275 广东省广州市新港西路135号

本发明是一种基于车载网和模糊神经网络的十字路口车辆控制技术。当前普遍应用红绿灯作为十字路口控制方式，但红绿灯模式固定，不能根据实际路况做出反应。本发明提出一种集中式调度车辆通行的技术。基于车载网络，控制器通过无线通信... 详细信息

标准号: CN104240522A

本发明是一种基于车载网和模糊神经网络的十字路口车辆控制技术。当前普遍应用红绿灯作为十字路口控制方式，但红绿灯模式固定，不能根据实际路况做出反应。本发明提出一种集中式调度车辆通行的技术。基于车载网络，控制器通过无线通信实时掌控十字路口中所有车辆通行状态，并根据当前路况给出实时的调度方案。同时，结合模糊神经网络技术，控制器能不断地学习和调整调度策略，使得调度策略更具有实时性和自适应性。本发明中应用到了一个集中控制器，将设置在十字路口中，每辆车都加装一个能与集中控制器交互的收发装置，也可以在汽车原有硬件基础上进行升级，达到能与集中控制器的收发功能。

关键词：集中控制器调度策略控制器红绿灯路况模糊神经网络技术车辆通行状态模糊神经网络十字路口车辆集中式调度调度方案收发功能收发装置无线通信硬件基础自适应性做出反应实时性十字路口加装固定升级汽车网络学习

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基于带动量项神经网络的表面组装焊点质量智能鉴别技术研究

基于带动量项神经网络的表面组装焊点质量智能鉴别技术研究

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作者：黄春跃周德俭吴兆华李春泉黄红艳覃匡宇刘正敏廖勇波桂林电子科技大学

本项目基于焊点虚拟成形技术,采用带动量项神经网络智能鉴别出实际SMT焊点的缺陷,给出出现各种焊点缺陷的可能度,根据智能鉴别出的焊点缺陷可能度,结合现场专家意见和实验数据,利用模糊神经网络技术智能分析产生焊点缺陷的组装工艺原因... 详细信息

标准号: 1700240475

本项目基于焊点虚拟成形技术,采用带动量项神经网络智能鉴别出实际SMT焊点的缺陷,给出出现各种焊点缺陷的可能度,根据智能鉴别出的焊点缺陷可能度,结合现场专家意见和实验数据,利用模糊神经网络技术智能分析产生焊点缺陷的组装工艺原因,达到了实时精确的控制焊点组装质量、提高SMT产品组装质量的目的。本项目采用的基于焊点虚拟成形的带动量项神经网络智能鉴别SMT焊点组装质量技术,具有质量评价标准以非实际生产或试验方法产生,焊点组装质量信息获取、反馈和控制实时性强,组装工艺参数调整时间短等特点,能适用于要求快速完成组装工艺参数调整而进入稳定组装生产、达到高的组装一次通过率的小批量组装生产场合,由此可见本项目的研究内容具有很强的工程背景和现实需求,研究结果具有很强的实用价值和经济、技术价值,该技术的成功和应用,对提高广西电子制造业SMT产品组装质量和提高包括广西电子制造业在内的国内的电子制造业在SMT焊点组装质量检测与控制技术方面的研究水平带来了实际意义,推动了表面组装技术的进一步发展。本项目研究包括以下四个方面： (1)SMT焊点质量特征参数提取方法研究以典型SMT焊点为研究对象,对焊点三维模型的质量特征参数提取方法进行深入的研究,针对焊点三维模型,研究如何有效、合理、充分的提取表征焊点质量的有关信息,以作为焊点缺陷智能鉴别的样本数据信息。 (2)基于带动量项神经网络的SMT焊点缺陷智能鉴别技术研究针对标准BP算法的一些不足,提出带动量项的改进措施来克服BP算法的一些缺点;利用改进的BP神经网络模型实现对SMT焊点缺陷的智能鉴别。 (3)基于模糊神经网络的SMT焊点缺陷原因智能分析研究通过软件编程实现模糊神经网络算法,并将模糊神经网络应用到SMT焊点缺陷原因智能分析中。 (4) SMT焊点质量智能鉴别与分析软件基于前三项研究内容,完成SMT焊点质量智能鉴别与分析软件基本框架,软件可对所提取的典型SMT焊点质量信息进行数据预处理、利用所获得的焊点质量信息数据对焊点缺陷进行智能鉴别、利用智能鉴别结果对焊点缺陷产生原因进行智能分析,从而基本形成具有特色的实用系统与软件,实现基于带动量项神经网络的表面组装焊点质量智能鉴别技术系统思想。

关键词：焊点虚拟成形模糊神经网络技术表面组装焊点质量智能鉴别

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基于模糊神经网络的水下机器人实时状态监测模型

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中国造船 2005年第1期46卷 71-79页

作者：王玉甲张铭钧哈尔滨工程大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001

本文提出了基于人工智能的自主式水下机器人推进器及舵状态监测模块结构 ,基于模糊神经网络技术 ,以模糊自适应学习控制网络为核心构筑了状态监测模型 ,提出了基于最大权值矩阵的规则提取及基于浮点数编码的遗传算法参数调整方法 ,分析... 详细信息

本文提出了基于人工智能的自主式水下机器人推进器及舵状态监测模块结构 ,基于模糊神经网络技术 ,以模糊自适应学习控制网络为核心构筑了状态监测模型 ,提出了基于最大权值矩阵的规则提取及基于浮点数编码的遗传算法参数调整方法 ,分析了推进器及舵的状态监测过程 ,并基于监测模型探讨了推进器及舵工作状态的评价方法。通过计算机仿真试验 ,验证了本文所提方法的有效性和监测模型的可行性。

关键词：水下机器人监测模型模糊神经网络技术实时自适应学习浮点数编码推进器模块结构状态监测人工智能控制网络调整方法算法参数规则提取权值矩阵监测过程评价方法工作状态仿真试验自主式计算机

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钛合金锻造过程变形—传热—微观组织演化的耦合模拟

钛合金锻造过程变形—传热—微观组织演化的耦合模拟

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作者：熊爱明西北工业大学

学位级别：博士

运用基础科学技术的研究成果与材料加工学科相结合，在计算机上实现对材料的成形过程、材料内部的微观组织演化及其与变形过程的交互作用规律、缺陷产生与否等过程进行计算或预测，有利于使热加工学科由偏于工艺技术逐步发展成为一门材... 详细信息

运用基础科学技术的研究成果与材料加工学科相结合，在计算机上实现对材料的成形过程、材料内部的微观组织演化及其与变形过程的交互作用规律、缺陷产生与否等过程进行计算或预测，有利于使热加工学科由偏于工艺技术逐步发展成为一门材料热加工科学。金属在高温下变形时材料内部的微观组织会经历一系列动态变化，微观组织的变化又影响材料的流动行为。正确理解不同变形条件下材料内部的微观组织演化及其与材料高温变形过程之间的交互作用、建立能反映微观组织演化过程影响的流变应力模型是实现材料变形过程的有限元变形—传热—微观组织演化耦合分析的基础，从而能充分考虑微观组织演化、传热过程和变形过程之间的交互作用，为合理确定材料的锻造加工工艺和控制锻件质量提供科学依据。本文对TC6钛合金的高温流变行为进行了系统研究，采用定量金相技术分析了变形工艺参数(包括变形温度、变形速度和变形程度)对材料内部微观组织参数(初生α相的晶粒尺寸和体积分数)变化的影响，并结合模糊数学和神经网络理论的优点，建立了TC6钛合金高温变形过程中微观组织演化的模糊神经网络模型，同时对该模型的可靠性进行了测试。测试结果表明所建立的模糊神经网络模型预测精度高，具有良好的稳定性和抗干扰能力。以TC6钛合金高温变形的应力—应变曲线的特征分析为基础，提出了一种建立材料流变应力模型的新方法。该方法的基本思路是先建立金属材料在高温变形过程中的稳态流变应力模型，然后引入一个和微观组织参数相关的函数对稳态流变应力模型进行修正，从而实现对金属在整个高温变形过程中的流变行为进行描述。该模型即考虑了变形过程中起支配作用的微观组织演化过程的影响，又仅以流变应力、等效应变、等效应变速率和变形温度为基本变量，使用方便，因而实用价值高。将本文建立的反映变形—传热—微观组织演化交互作用关系的流变应力模型耦合到有限元程序中，对钛合金盘的模锻成形过程进行了变形—传热—微观组织演化耦合模拟。研究了变形工艺参数包括变形温度、变形速度和变形程度对变西北工业大学博士学位论文形过程中等效应力、等效应变和温升的影响，对模锻成形过程的微观组织变化进行了计算。最后对比分析了热模锻造和等温锻造工艺对成形过程及微观组织演化的影响的异同。本文实现了TC6钦合金盘的等温锻造，对盘件进行了定量金相分析，并将分析结果与相对应工艺方案的数值模拟结果进行了对比。研究结果表明，本文的微观组织演化模型的预测精度总体能控制在20%左右，预测结果一般要稍低于实验结果，但微观组织参数在工件内部的分布规律基本一致，表明本文建立的TC6 钦合金高温变形过程中的微观组织演化模型和流变应力模型具有较高的可靠性和稳定性，从而验证了本文提出的新型流变应力模型的建模方法是合理的。

关键词：钛合金微观组织演化模型流变应力模型有限元法变形-传热-微观组织演化耦合模拟模糊神经网络技术等温锻造

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蜂窝纸板切纸机的模糊神经网络智能化控制

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包装工程 2002年第4期23卷 64-66页

作者：鄢腊梅黄贤明曾晓红株洲工学院湖南株洲412008

提出并实现了一种基于模糊技术和神经网络集成的仿人智能控制模型 ,利用该智能控制模型对蜂窝纸板切纸机进行控制 ,可以实现对纸板的按任意要求的切割。

关键词：切纸机蜂窝纸板模糊神经网络技术智能化控制生产线工作原理

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无轴承异步电机模糊神经网络逆控制的研究

无轴承异步电机模糊神经网络逆控制的研究

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作者：张琴江苏大学

学位级别：硕士

无轴承异步电机(Bearingless Induction Motor, BIM)是最新发展起来的一款新型电机，不仅轴向利用率高、重量轻、可靠性高，而且还继承了磁轴承摩擦损小、功耗低的优势。然而BIM具有高度的耦合特性，不仅旋转力矩和径向悬浮力之间存在... 详细信息

无轴承异步电机(Bearingless Induction Motor, BIM)是最新发展起来的一款新型电机，不仅轴向利用率高、重量轻、可靠性高，而且还继承了磁轴承摩擦损小、功耗低的优势。然而BIM具有高度的耦合特性，不仅旋转力矩和径向悬浮力之间存在耦合，而且径向力在x、y轴的分量之间也有耦合，使用传统的控制方法控制效果不佳。为此，本文在国家自然科学基金(61174055)和江苏省“青蓝工程”项目的资助下，以二自由度BIM为研究对象，将模糊神经网络技术与逆系统方法相结合，实现BIM转速、磁链、径向位移的解耦，并引入内模控制器实现BIM的闭环控制。该方法克服了逆方法在应用过程中，逆模型难以获取的困难，实现了BIM的线性化解耦控制。主要研究内容如下:\n 首先，介绍了无轴承异步电机的定子绕组结构，阐述了BIM中存在的电磁力，分析了BIM的悬浮机理。在此基础上，借助虚位移法，导出了BIM的磁链方程、转矩方程、电压方程以及径向悬浮力方程，为后续的仿真分析奠定了理论基础。其次，在对逆系统方法、模糊理论、神经网络技术和模糊神经网络基本理论进行介绍的基础上，具体阐述了模糊神经网络逆控制方法辨识非线性系统逆模型的步骤。根据BIM数学模型，建立了系统的状态方程并进行可逆性分析，确定系统可逆后，采用模糊神经网络逆控制方法辨识BIM逆模型，并将得到的逆模型加在原系统之前，形成一个伪线性系统，最后采用内模控制器完成对伪线性系统的综合控制。同时利用Simulink离线验证，结果显示模糊神经网络逆控制方法基本解除了无轴承异步电机内部的耦合关系，内模控制具有良好的动态控制性能。\n 最后，以dSPACE(DS1005)为数字控制器主体(CPU)，设计了系统的外围硬件电路，包括主电路、控制电路、保护电路等，构建了实时仿真平台，通过在线试验验证了模糊神经网络逆控制算法的有效性。

关键词：无轴承异步电机线性化解耦控制模糊神经网络技术逆系统方法

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