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低地板电动客车车顶结构多目标优化 被引量：1
1
作者 张步云 邹康 王勇 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期226-230,236,共6页
低地板电动客车常采用电池组置于车顶的布置方式,这使得车辆重心升高而影响其安全性。在保证车顶力学性能需求前提下,进行多目标结构轻量化设计是解决该问题的有效方案之一。首先,针对低地板电动客车承载式车身特点,对车顶参数化模型进... 低地板电动客车常采用电池组置于车顶的布置方式,这使得车辆重心升高而影响其安全性。在保证车顶力学性能需求前提下,进行多目标结构轻量化设计是解决该问题的有效方案之一。首先,针对低地板电动客车承载式车身特点,对车顶参数化模型进行刚、强度分析和模态分析;继而通过灵敏度分析筛选出7组对质量和刚度影响较大的设计变量;根据拉丁超立方试验设计得到的仿真结果数据,利用径向基(RBF)神经网络建立近似模型,以车顶质量最小、载荷作用下位移最小为目标,采用NSGA-III算法进行多目标优化,并对比分析前后模型的结构性能。优化结果表明:在不改变材料的前提下,车顶实现减重11.32kg,降低超过1.5%,而力学性能变化在1%左右。这里研究可为特殊种类电动车辆轻量化结构设计提供参考。 展开更多
关键词 多目标优化 RBF径向基神经网络 NSGA-III优化算法 结构轻量化设计 灵敏度分析 有限元分析
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生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法
2
作者 韦吉月 张峰 +2 位作者 孟祥艳 赵黎 李帅 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期25-30,共6页
为了提高Elman室内可见光位置感知模型稳健性和定位精度,提出生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法。该方法首先对获取的可见光图像进行预处理,以确保特征提取的准确性;然后,通过将预训练的神经网络模型中不同层次的特征进... 为了提高Elman室内可见光位置感知模型稳健性和定位精度,提出生物启发多特征融合学习的室内可见光位置感知方法。该方法首先对获取的可见光图像进行预处理,以确保特征提取的准确性;然后,通过将预训练的神经网络模型中不同层次的特征进行融合,构建一个位置感知特征库,从而提升特征表达能力和丰富度,以此来提高模型的位置感知精度;最后,采用蜣螂优化(DBO)算法优化Elman神经网络的拓扑结构和权重参数,以解决传统Elman神经网络在室内位置感知中容易陷入局部最优的问题,并加速收敛速度和增强泛化性能。实验结果表明:在4 m×3.5 m×3 m的立体空间内,所提算法平均定位误差为0.21 m,平均定位误差小于0.4 m的概率达到91.3%,相较于Elman算法,定位精度提高了22.3%。 展开更多
关键词 室内可见光位置感知 视觉成像 蜣螂优化算法 ELMAN神经网络
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一种基于SO-CNN模型的可见光室内定位优化方法 被引量：1
3
作者 陈静 刘旋 +2 位作者 王金元 章永龙 朱俊武 《电讯技术》 北大核心 2024年第5期702-709,共8页
针对基于机器学习的可见光室内定位方法存在的手工调参、定位精度低等问题,结合蛇优化(Snake Optimization,SO)算法的寻优能力与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)处理复杂非线性问题的能力,提出了一种基于SO-CNN模型的... 针对基于机器学习的可见光室内定位方法存在的手工调参、定位精度低等问题,结合蛇优化(Snake Optimization,SO)算法的寻优能力与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)处理复杂非线性问题的能力,提出了一种基于SO-CNN模型的可见光室内定位优化方法。在考虑多径效应影响的情况下,采集每个位置点处的信噪比和对应位置坐标构建指纹数据库,对SO-CNN模型进行训练和测试,以得到最佳定位模型。实验结果表明,在5 m×5 m×3 m的房间中,与未经优化的CNN相比,该方法的平均定位误差降低了35.13%;与反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)、SO-MLP相比,该方法的平均定位误差分别降低了54.75%,48.08%,37.01%。 展开更多
关键词 可见光室内定位(VLIP) 指纹定位法 蛇优化算法 卷积神经网络
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基于神经网络的轻型客车悬架参数的优化 被引量：2
4
作者 段敏 张立军 +2 位作者 石晶 王岩松 耿艾莉 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期190-192,197,共4页
应用四轮相关的时域路面随机输入模型的不平度时间序列 ,对轻型客车的八自由度非线性平顺性模型进行了分析研究 ,并将计算出的平顺性指标作为输入 ,以径向基函数神经网络对后悬架参数进行了优化计算。算法准确 ,合理 。
关键词 神经网络 轻型客车 悬架参数 优化 平顺性指标 计算 非线性平顺性模型
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考虑能见度影响的公路隧道照明动态优化与智能控制 被引量：19
5
作者 梁波 牛佳安 +3 位作者 李硕 杨彦斌 肖靖航 张晓坚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1783-1792,共10页
为解决不同能见度影响下公路隧道实际路面亮度变化过大以及由此引起的行车安全与能源虚耗问题,本文提出了一种能够改善公路隧道照明环境的动态优化与智能控制方法.首先,通过对不同时空条件下的公路隧道进行现场试验和数据分析,得到了隧... 为解决不同能见度影响下公路隧道实际路面亮度变化过大以及由此引起的行车安全与能源虚耗问题,本文提出了一种能够改善公路隧道照明环境的动态优化与智能控制方法.首先,通过对不同时空条件下的公路隧道进行现场试验和数据分析,得到了隧道内能见度的变化规律;其次,在公路隧道传统照明设计的基础上考虑能见度对照明环境的影响,建立了基于隧道内能见度、交通量、车速、路面亮度和照明亮度的按需照明与动态优化模型;随后,以不同地区公路隧道的实测数据为样本,结合划分出的公路隧道典型照明场景和模糊径向基神经网络算法构建了公路隧道照明智能控制模型,最后,通过仿真实验验证了所构建模型的有效性,其结果表明,本文所提出的优化控制方法能够在保证隧道照明安全性的前提下兼顾节能性. 展开更多
关键词 照明优化控制 模糊径向基神经网络 能见度 照明环境改善 仿真模拟
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基于线性优化模糊C均值算法和人工神经网络的光照传感器布局方法 被引量：5
6
作者 孙科学 渠吉庆 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1766-1773,共8页
针对目前光照传感器的布局方式计算量大、能耗高,易受人为因素的影响,难以准确地预测室内日光强度等问题,该文提出一种基于线性优化模糊C均值算法(LOFCM)和人工神经网络(ANN)的光照传感器布局方法。LOFCM算法利用线性优化(LO)稀疏权重... 针对目前光照传感器的布局方式计算量大、能耗高,易受人为因素的影响,难以准确地预测室内日光强度等问题,该文提出一种基于线性优化模糊C均值算法(LOFCM)和人工神经网络(ANN)的光照传感器布局方法。LOFCM算法利用线性优化(LO)稀疏权重矩阵后,使用模糊C均值(FCM)筛选数据,确定工作面光照传感器布局。随后,使用ANN分别训练工作面光照传感器测量值与4组辅助光照传感器测量值之间的非线性数学模型。实验结果表明,该文提出的基于LOFCM算法在保证计算工作面平均照度和均匀度准确的情况下,工作面光照传感器的数量比对比方法减少了37.5%。此外,在4组辅助光照传感器布局中,墙壁和窗户布局方式具有较好的预测精度,为预测室内日光强度提供了更加准确的预测方式。 展开更多
关键词 室内智能照明 光照传感器布局 线性优化 模糊C均值 人工神经网络
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基于BP神经网络的汽车轻合金零部件热处理工艺优化 被引量：1
7
作者 潘玲 张强 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2017年第18期221-223,227,共4页
采用5×30×6×2四层拓扑结构,以汽车轻合金零部件、固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间作为输入层参数,以拉伸性能和冲击性能作为输出层参数,构建了汽车常用轻合金零部件热处理工艺神经网络优化模型,并对该模型进行... 采用5×30×6×2四层拓扑结构,以汽车轻合金零部件、固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间作为输入层参数,以拉伸性能和冲击性能作为输出层参数,构建了汽车常用轻合金零部件热处理工艺神经网络优化模型,并对该模型进行了训练、验证及产线应用。结果表明:该神经网络优化模型具有较好的预测能力和精准的预测精度,输出的拉伸性能和冲击性能平均相对预测误差分别为3.1%和3.2%。热处理工艺神经网络优化,可以明显提高汽车轻合金零部件的拉伸和冲击性能。 展开更多
关键词 神经网络 汽车轻合金零部件 热处理工艺 工艺优化
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船舶压载水紫外处理模块的模拟优化及实验研究 被引量：2
8
作者 鲁正 刘晓蕾 +1 位作者 张坤 施悦 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1956-1962,共7页
针对应用紫外(UV)技术处理船舶压载水过程中存在的机制不清、模拟困难等机理问题,采用系统改进前的实验结果作为样本,利用神经网络模型对影响系统杀菌效果的不同因子进行重要性排序。并结合计算流体力学(CFD)和光学仿真(Tracepro)对系统... 针对应用紫外(UV)技术处理船舶压载水过程中存在的机制不清、模拟困难等机理问题,采用系统改进前的实验结果作为样本,利用神经网络模型对影响系统杀菌效果的不同因子进行重要性排序。并结合计算流体力学(CFD)和光学仿真(Tracepro)对系统内UV灯管的不同排布方式进行内部流态和光强分布研究,提出系统的优化控制参数与调控对策。结果表明:UV为系统最重要的可控因子;卧式反应器低流量下易形成涡流,高流量下水力停留时间短,可能导致杀菌不彻底,而立式反应器更加合理,其水流主体方向上流态为推流,在径向方向上能够完全混合; UV灯管横置时光强分布最均匀,杀菌效果最好,与实验结果一致,实现了"灰箱"问题趋于部分"透明"。 展开更多
关键词 压载水 紫外杀菌器 数值模拟 人工神经网络 流场流态 光强分布 工艺优化 灭活效果
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基于径向基神经网络的导光条注塑工艺优化 被引量：1
9
作者 苏通 黄瑶 +1 位作者 倪君杰 魏翔宇 《现代塑料加工应用》 CAS 2021年第1期36-39,共4页
以汽车前组合灯导光条为例,选择最优拉丁超立方抽样方法得到样本。选取熔体温度、模具温度、保压时间、保压压力和冷却时间5个参数为输入层,以最小体积收缩率与最小缩痕指数为输出层,构建径向基(RBF)神经网络模型。建立的模型经检验,拟... 以汽车前组合灯导光条为例,选择最优拉丁超立方抽样方法得到样本。选取熔体温度、模具温度、保压时间、保压压力和冷却时间5个参数为输入层,以最小体积收缩率与最小缩痕指数为输出层,构建径向基(RBF)神经网络模型。建立的模型经检验,拟合度高,误差小,可以替代仿真程序。应用Isight优化模块,得到一组最优注塑工艺参数组合,实际模拟结果和预测结果基本吻合,有效提高了成型质量。 展开更多
关键词 导光条 注塑工艺 径向基神经网络 最优拉丁超立方 参数优化
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基于PSO-BP神经网络的光纤传感器光强补偿 被引量：3
10
作者 刘佑祺 郭晨霞 +1 位作者 杨瑞峰 葛双超 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第4期134-138,共5页
基于反射式强度调制光纤传感器在测量实验过程中易受周围环境影响造成光源波动以及对探头的欺骗,提出了一种补偿措施,使用粒子群(PSO)优化反向传播(BP)神经网络算法补偿传感器获得光功率值,该算法不仅利用了PSO的寻找粒子群体的最佳位... 基于反射式强度调制光纤传感器在测量实验过程中易受周围环境影响造成光源波动以及对探头的欺骗,提出了一种补偿措施,使用粒子群(PSO)优化反向传播(BP)神经网络算法补偿传感器获得光功率值,该算法不仅利用了PSO的寻找粒子群体的最佳位置的搜索性能,还利用了BP算法比较强的局部最优权值阈值搜索性能,粒子群算法优化反向传播神经网络的权值和阈值,从而达到防止反向传播神经网络陷入局部最优的情况。实验中利用光纤探头内圈光纤和外圈光纤接收的光功率值分别对PSO-BP神经网络和反向传播神经网络进行训练,结果表明PSO-BP神经网络的均值误差小于BP神经网络的均值误差,说明其光强补偿的精度更高,该算法能更加有效地减少周围环境影响以及光源波动对光纤传感器光纤接收的影响,有较好实际应用价值。 展开更多
关键词 光纤传感器 粒子群优化算法 BP神经网络 光强补偿 PSO-BP 算法优化
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