裂纹反演分析的NMM-Elman神经网络协同方法

裂纹识别是结构健康监测的重要内容。本研究基于反演分析原理,将数值流形方法(NMM)与Elman神经网络相结合开展裂纹识别。NMM用于获取对应裂纹构型下测点的位移数据以供Elman神经网络的学习,在此基础上利用训练好的Elman网络进行了直线裂纹反演。通过2个典型算例证实了NMM-Elman协同方法的可行性和精度,与此同时分析了测点布置方式及输入数据噪声等因素对裂纹反演精度的影响。表明本研究的方法能够准确反演出单一及复杂裂纹的裂尖坐标。本研究的工作为复杂裂纹的高效准确识别提供了一种新的思路和方法。     

卷积神经网络在装备磨损颗粒识别中的研究综述

铁谱法是用于装备故障诊断的1种重要方法,其中铁谱法的重点是铁谱图像的分析,即磨损磨粒分析. 卷积神经网络是当下最流行的深度学习算法之一,其广泛应用于图像识别领域,使得图像识别领域得到突破. 随着卷积神经网络的快速发展,磨损颗粒在智能识别方面的技术取得了重大的突破. 本文中首先简述了卷积神经网络与磨粒智能识别的发展历史,针对基于卷积神经网络的磨粒识别方法进行了从图像数据集处理到模型优化技术方面的介绍,并详细说明了这些技术在磨粒识别中的具体应用实例. 然后从现有网络和自设计网络两方面分类,整理了近年来卷积神经网络应用于磨粒智能识别的代表性文献,综述了这些工作所提出的模型结构和特点,分析并阐述了各个模型主要的识别原理,各个网络结构存在的优缺点,以及它们的数据采用情况等,并对未来磨粒智能识别的主要研究方向进行了展望. 最后肯定了卷积神经网络方法在磨粒智能识别方面的重要性,同时指出了基于此方法的磨粒识别模型的缺点,并提出了应紧跟图像识别领域的最新技术以促进磨粒智能识别水平提高等建议,对磨粒智能识别的发展具有一定的意义.      

基于卷积神经网络的红外与可见光户外图像融合

针对户外环境下红外与可见光图像融合效果不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的红外与可见光户外图像融合方法。该方法先利用滚动引导滤波器对输入的红外图像进行预处理,过滤噪声并消除无用信息。然后,利用Curvelet变换将红外图像与可见光图像分解成高频系数与低频系数,利用基于卷积神经网络的深度特征融合规则融合高频系数,采用最小融合规则融合低频系数。实验结果表明,该方法的融合图像在主观视觉与客观定量两方面均获得了较好的结果。     

基于深度学习的两分量BEC中量子相变点的识别

识别物质的相变是物理学研究中一个重要问题.本文采用了一种混淆标签方案的卷积神经网络算法来识别两分量玻色-爱因斯坦凝聚(BEC)中量子相变点,通过计算神经网络输出的准确率,得到W型性能曲线,此性能曲线中间的极大值对应着量子相变的临界点.研究结果表明,深度学习得到的量子相变点与解析计算值吻合度较高.此混淆标签方案的深度学习研究方法可以应用到存在两种相的相变体系.     

EMD与神经网络在气液两相流流型识别中的应用

本文提出了EMD与Elman神经网络相结合的气液两相流流型识别的新方法.将压差波动信号经验模态分解(EMD)后的固有模态函数(IMF)进行分析、提取IMF能量作为Elman神经网络的输入特征向量,对水平管内的气液两相流流型进行识别.实验结果表明:该方法优于BP网络且稳定、识别率高,具有可行性.     

一维光子晶体热辐射光谱控制模拟研究

将一维金属-介质光子晶体应用于热辐射光谱控制,基于电磁波理论建立了光谱能量关系和光谱特性计算方法.采用钨(W)和二氧化硅(SiO2)设计了一维金属-介质光子晶体,从麦克斯韦方程组出发,研究了该一维结构的光谱特性.研究结果表明,该结构能够有效地结合材料自身光谱属性和光子晶体的光谱控制特性实现热辐射光谱特性的选择控制,可被用于热光伏系统实现热辐射光谱控制.     

Convergence of BP Algorithm for Training MLP with Linear Output

The capability of multilayer perceptrons(MLPs)for approximating continuous functions with arbitrary accuracy has been demonstrated in the past decades.Back propagation(BP)algorithm is the most popular learning algorithm for training of MLPs.In this paper,a simple iteration formula is used to select the leaming rate for each cycle of training procedure,and a convergence result is presented for the BP algo- rithm for training MLP with a hidden layer and a linear output unit.The monotonicity of the error function is also guaranteed during the training iteration.     

涡激响应尾流双振子模型的参数反演方法

尾流双振子模型是研究圆柱结构涡激振动响应的重要模型,模型参数的准确确定对悬浮隧道设计理论具有重要意义.首先通过降阶法将多变量二阶非线性常微分方程组的尾流双振子模型变换为一阶方程组.然后给出一种新型的圆柱结构水槽试验设计方案,其中试验模型的刚度能够较好反映悬浮隧道等实际工程结构的刚度,基于相机动态捕捉和视频识别计算机程序...     

基于人工神经网络的肉类光谱识别

利用自组的光纤探头式光谱仪对载体肉类表面进行光谱测量,采用反向传播人工神经网络(BP-ANN)对肉类可见光谱进行识别,分析了隐层神经元、期望误差、判别输出范围等网络参数的调整对识别功能的影响.基于大量实测数据样本,优化网络结构参数选择,建立了良好的人工神经网络,对肉类光谱识别率达到97.5%.     

迭代退卷积法去除光谱中的系统噪声

在测量光谱时,由于光学系统装置响应,会给光谱测量引入噪声,因此对光谱去噪声处理是必须的.本文对乘型迭代算法进行改进,提出了加法迭代退卷积.用加法迭代退卷积去除由于系统装置引入的噪声,得到真实的测量谱.