响应面重构的若干方法研究及其在可靠度分析中的应用

在地下隧洞稳定的可靠性分析中，得到极限状态方程的解析表达式往往是非常困难的。因而本文基于数值模拟研究了响应面重构的若干方法，以模拟实际工程中常见的功能函数不能明确的可靠度计算问题。重点探讨了有理多项式技术和人工神经网络方法在响应面重构中的应用，并与目前常用的两种响应面方法进行了比较分析。最后,通过程序编制和算例分析对响应面重构的若干方法研究进行了验证。  

计算智能与力学反问题中的若干问题

计算智能是生物智能的计算模拟，包括人工神经网络、模糊系统和进化计算三个主要部分．参考国内外有关计算智能与力学反问题研究中的某些问题，并结合作者的研究工作，介绍了有关课题的研究状况以及目前的研究进展．  

工程结构优化的神经网络方法

本文阐述了神经网络优化计算的基本原理，构造了工程结构优化的神经网络模型。采用模拟退火技术进行模型求解，且巧妙地将退火温度Ｔ的倒数作为Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子，以改善增广目标函数的收敛性。实例计算表明，由非线性模拟神经元组成的大规模并行、互连的网络在工程结构的优化设计中是可行且有效的。  

参数灵敏度分析的神经网络方法及其工程应用

在系统分析中，参数灵敏度分析不仅为判断各系统参数的重要性大小提供了依据，量化的灵敏度指标也是后续参数估计的前提。然而，在多效实际系统中，系统参数与系统状态间的显式函数关系不易得到，导致一阶灵敏度指标无法直接求取。简化的单因素分析方法亦存在模型粗糙、精度不高的缺点。本文研究采用人工神经网络的高精度泛化映射，通过少量样本的训练，建立复杂系统中多个系统参数与系统状态间的近似映射关系，继而推导得到统一的灵敏度计算列式。简单结构的神经网络方法和解析方法的对比计算显示了方法的有效性和可靠性。最后，应用该法对某斜拉桥结构的荷载参数和刚度参数进行了考查，得到一般性结论。  

用人工神经网络预测摩擦学系统磨损趋势

人工神经网络具有高度的并行分布式、联想记忆、自组织及自学习能力和极强的非线性映射能力，在许多领域显示了广阔的应用前景．但是，将神经网络用于摩擦学行为预测的研究报道却还鲜见．在对基于神经网络的单变量时间序列预测方法与过程进行分析之后，提出了摩擦学系统磨损趋势神经网络预测模型．采用定量铁谱参数中的总磨损Ｑ作为预测磨损趋势的特征参数，讨论了磨损趋势神经网络预测的单步预测法和多步预测法，并用其对ＣＤ４０齿轮泵的磨损趋势进行了预测，预测值与实测值吻合较好  

基于神经网络的结构变形估计和形状控制

准确的变形估计是智能结构形状控制的前提。本文基于人工神经网络（ＡＮＮ）方法设计了智能桁架结构的变形估计器和形状控制器，根据结构系统有限数目的测量值可以估计结构变形并用于形状控制。该方法同时适于处理结构非线性问题。算例表明方法的可行性与有效性。  

改进遗传人工神经网络在组合导航中的应用

鉴于常规卡尔曼滤波算法组合导航系统数据融合算法中,存在易于发散的缺陷,尝试将遗传优化人工神经网络引入组合导航系统中.针对传统遗传算法存在的易早熟、算法稳定性差、固定的交叉和变异概率影响收敛效果等缺点,采用浮点式编码方式,两两竞争的选择策略、引入突变操作、重新定义交叉算子和自适应的交叉变异算子等措施进行了遗传算法的改进.仿真结果表明,改进后的算法更为有效,并且精度与常规卡尔曼滤波算法相当.  

基于人工神经网络的冠心病多参数诊断

本文将背传人工神经网络用于冠心病的多参数诊断。对167个临床病例的临床诊断结果与计算结果的比较，不正确的为15例，诊断正确性达90％以上。结果显示，该技术用于医学复杂系统的多参数辅助诊断则成功的，该结果为进行智能化冠心病诊断系统的开发提供了依据。  

基于模糊神经网络的结构非模型主动控制

本文将模糊人工神经网络运用到结构的主动控制中，用模糊联想记忆（ＦＡＭ）神经网络作为控制器，对在地震力下的结构振动进行主动控制，控制过程中无须引入结构的运动模型和精确参数。数值仿真的结果表明，该控制系统具有适应能力强，消振迅速且效果良好的特点。  

结构损伤智能诊断研究进展

综述结构损伤诊断研究的进展，主要讨论了人工神经网络在结构损伤识别中的应用，介绍了结构检测技术的发展和基于人工神经网络的诊断专家系统，最后指出了结构损伤诊断研究的发展趋势。