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题名基于并联灰色神经网络的基桩沉降量预测研究
被引量：4
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作者
申耀伟
王杰
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机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
中国地质大学
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出处
《铁道工程学报》
EI
北大核心
2009年第6期25-29,共5页
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文摘
研究目的:静荷载试验是基桩检测中最直观有效的检测方法,其试验数据的科学有效性对试验结果的分析判定至关重要。本文旨在通过并联灰色神经网络模型,探讨静荷载试验中相似地质条件下基桩沉降量的有效预测和数据修补问题,并给出计算方法。研究结论:通过对桩周围土体的灰色关联分析,确定了区域内桩周围土体的关联度;借助线性加权的方法对灰色模型和BP神经网络进行并联整合,实现对单一模型的降噪优化;运用并联灰色神经网络,对相似土层区域范围内单桩静荷载试验数据进行有效预测,并进行误差比对。结果表明:该方法可综合考虑多方因素,对试验过程中缺失数据的修复、已知沉降量的拟合、未来沉降量的预测和关联区域内基桩沉降量参考值的确定具有实用价值。
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关键词
并联灰色神经网络
静荷载试验
基桩沉降量
灰色关联分析
预测
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Keywords
parallel gray neural network
static load test
foundation pile settlement
gray correlation analysis
prediction
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分类号
U213.157
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名汽车冷却风扇噪声主动控制仿真及声品质评价
被引量：1
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作者
胡溧
胡远生
谭征宇
王华伟
王博
王佳
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机构
武汉科技大学汽车与交通工程学院
东风商用车有限公司技术中心
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期202-207,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51105283,51905389)。
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文摘
以汽车冷却风扇噪声为研究对象,基于采集的噪声生成具有不同音调特性的模拟噪声,利用改进的音调度模型计算音调度,使用等级评分法对生成的模拟噪声进行主观评价实验。根据音调特性十分明显的旋转噪声频率与风扇转速密切相关的特点,提出以风扇转速信号来构造次级声源参考信号进行主动噪声控制。最后建立并联型灰色神经网络模型并检验降噪效果。结果表明,冷却风扇噪声的音调特性是影响感知烦恼的重要因素之一,通过有源噪声控制能有效降低窄带噪声峰值从而降低音调度。引入并联型灰色神经网络进行预测的平均相对误差为2.86%,降噪后烦恼度有较好的改善。
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关键词
声学
汽车冷却风扇
改进的音调度模型
等级评分法
主动噪声控制
并联型灰色神经网络模型
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Keywords
acoustics
automobile cooling fan
improved tonality model
grade scoring method
active noise control
parallel grey neural network model
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分类号
TK421.6
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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