基于自适应BP神经网络的结构损伤检测

描述基于人工神经网络的结构损伤检测的基本步骤以及该方法在实际5层钢框架结构损伤检测上的应用．提出了一种改进的BP神经网络方法，它能够解决传统BP神经网络在实际应用中存在的两个问题：收敛速度慢并存在局部极小．其基本思想是引入动态自适应算子加速传统BP算法的梯度下降速度，从而提高运算速度，通过自调节保证学习过程中每一时刻具有较大的sigmoid函数值，从而可以避免局部极小．数值仿真结果表明基于该自适应神经网络的结构损伤检测方法具有强的鲁棒性，而且与传统的BP神经网络相比，不仅提高了计算速度，并且具有很高的精度．最后，实例的应用也证明了该方法的有效性．     

一种四面体网格局部自适应方法在有限元中的应用

通过提出一种针对三维四面体网格的区域整形技术，给出了一种简便实用的四面体网格局部自适应加密方法，并将其与流量修正有限元法结合，应用于三维高速流的计算     

A NEW TWO-POINT ADAPTIVENONLINEAR APPROXIMATION METHOD FOR RELIABILITY ANALYSIS

I. INTRODUCTION Reliability analysis is becoming increasingly important in structural design. Over the years, manyresearchers have been involved in the evaluation of failure probability and many methods have beenpresented for structural reliability anal…     

基于自适应权重的函数型数据聚类方法研究

基于有限维离散数据的传统聚类分析并不能直接用于函数型数据的分类挖掘。本文针对函数型数据的稀疏性和无穷维特殊性展开讨论,在综合剖析现有函数型聚类方法优势与不足的基础上,依据聚类指标的信息量差异重构加权主成分距离为函数相似性测度,提出了一种函数型数据的自适应权重聚类分析。相对同类函数型聚类算法,新方法的核心优势在于:(1)自适应赋权的距离函数体现了聚类指标分类效率的差异,并且有充分的理论基础保证其必要性和客观合理性;(2)基于有限维离散数据的聚类实现了无限维连续函数的聚类,能够显著降低计算成本。实证检验表明,新方法的分类正确率明显提高,能够有效解决传统聚类算法极端情形下的失效问题,有着复杂函数型数据分类问题下的灵活性和普遍适用性。     

基于MARG的无人机抗干扰系统的研究

由IMU或电子罗盘组成的无人机航姿测量系统易受载体有害加速度或周围局部磁场干扰导致姿态角解算不准确。针对该问题提出将自适应扩展卡尔曼滤波算法应用于该系统。在卡尔曼滤波算法中提出引入分段函数构造自适应测量噪声方差阵。相比于传统噪声方差阵的阈值判断方法,该方法提高了传感器信息的利用率,进一步减小了外界干扰对系统姿态估计的影响,最终提高了姿态角的解算精度。最后针对该方法进行了仿真分析和无磁转台实验验证,仿真和实验结果表明,该方法能有效提高无人机航姿测量系统的抗干扰能力,具有一定的应用价值。     

二冷配水优化建模与混合自适应PSO算法求解

针对连铸二冷区生产环境复杂且存在着大量水雾干扰的情况,建立了连铸水量优化模型并提出了一种混合的自适应粒子群算法来求解连铸二冷水优化问题。依据冶金过程中的工艺要求建立了二冷水量优化模型,并在经典的PSO算法基础上提出了适合该问题求解了混合自适应PSO算法。由于连铸过程存在着偏微分方程约束,传统的优化方法容易陷入局部最优解,不能达到很好的动态优化效果。研究了粒子群算法,基于种群的多样性,不断的自适应的更新粒子群算法中参数,将禁忌搜索的方法和传统的粒子群算法结合,增强了算法的局部搜索能力和全局寻找全局最优的能力。将该算法应用到连铸二冷水动态优化中,实验结果表面该算法能够快速有效的求解该优化问题。该方法用于连铸二冷水优化是可行的、有效的。     

基于超声波和云测试的油井液面测试系统研究

针对目前油井液面深度测试系统测量范围小、误差大、稳定性低的缺点,提出了基于声波法测动液面原理,利用时间序列分析技术、新息自适应卡尔曼滤波技术来实时检测回波信号,进而实现对油井液面深度的高精度测量和噪声处理;选用FPGA和云测试技术成功实现了油井液面深度测量系统的远程化和网络化。基于云测试的油井液面远程监测系统目前已在油田生产现场通过测试,测试结果表明,系统稳定,算法实时、高效,动液面深度测量误差小,测量精度高,能满足实际工程应用。     

基于PLC模糊自适应PID门座式起重机变频调速系统的设计与实现

为了进一步提高门座式起重机控制系统的平稳性和可靠性,在研究传统的起重机控制系统的基础上,设计了基于PLC模糊自适应PID的起重机变频调速系统,利用先进的模糊自适应PID算法与PLC控制技术相结合实现智能变频控制。系统直接由PLC实现函数运算取代常规的查表方式,改善调速性能,实现了变频调速系统的快速控制;同时,通过PLC对起重机变频器进行无触点控制,有效提高了的准确可靠性。仿真结果表明：加入模糊自适应PID控制的起重机变频调速系统比传统系统响应速度快,超调量低于3%,更加平稳可靠;同时降低了起重机功耗,节能近20%,并有效延长了电动机的使用寿命。     

基于自适应模糊控制的节能装置研究

针对凹版印刷干燥设备,设计节能装置,该装置利用压缩机换热原理,对余热进行再循环利用。设计自适应模糊PID节能控制系统,完成对压缩机,调功器,变频器的实时控制。利用组态软件完成系统界面设计,人机交互简洁,操作方便。控制算法采用自适应模糊PID控制,依靠数据信息来调整模糊逻辑系统的参数,通过在线计算得到最佳控制器参数,抑制不确定性对系统的影响。将节能装置应用到凹版印刷机,实验数据显示,系统耗能减少,效率得到提高,达到节能目的,证明了节能系统的有效性,具有较强的应用价值。     

全反射棱镜式激光陀螺自适应稳频技术

针对全反射棱镜式激光陀螺在稳频过程中相敏信号易受噪声干扰的现象,研究了全反射棱镜式激光陀螺自适应稳频技术。理论分析了全反射棱镜式激光陀螺的稳频特性,结合自适应噪声对消原理,建立了全反射棱镜式激光陀螺自适应稳频系统的数学模型。通过硬件电路设计,搭建了基于递归最小二乘算法的自适应稳频控制系统。分别对原有稳频技术与自适应稳频技术进行了实验测试,实验结果表明,自适应稳频能有效消除噪声对相敏信号的干扰,稳频精度提高了近一个数量级,陀螺精度相应提高了60%以上。此分析结果为提高全反射棱镜式激光陀螺的性能提供了重要参考。