基于RBF神经网络模型的数控车床主轴箱优化设计 被引量：5

1

作者 乔雪涛 周世涛 +3 位作者 李优华 曹康 盛坤 张洪伟 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第5期98-104,共7页

针对复杂机床结构优化中,通常难以获得设计变量与性能目标之间显式函数关系式的问题,提出了一种基于RBF神经网络模型和组合优化策略的结构优化设计方法。以某型精密数控车床主轴箱为研究对象,通过有限元软件ANSYS Workbench和多学科优... 针对复杂机床结构优化中,通常难以获得设计变量与性能目标之间显式函数关系式的问题,提出了一种基于RBF神经网络模型和组合优化策略的结构优化设计方法。以某型精密数控车床主轴箱为研究对象,通过有限元软件ANSYS Workbench和多学科优化软件Isight联合仿真技术对主轴箱设计尺寸进行最优拉丁超立方实验设计和灵敏度分析,根据实验样本点构建RBF神经网络模型代替主轴箱有限元模型。采用多岛遗传算法(MIGA)和序列二次规划法(NLPQL)相结合的组合优化策略,对RBF神经网络模型进行优化设计。优化结果表明,在保证主轴箱静动态性能的前提下,质量减轻12.89%,达到了预期的效果。 展开更多

关键词 主轴箱 rbf神经网络模型 组合优化策略 最优拉丁超立方实验设计

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基于RBF神经网络模型的车门多目标轻量化设计 被引量：13

2

作者 李军 冷川 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期127-132,共6页

以某轻型客车车门为研究对象,在HyperMesh中建立有限元模型,对车门进行刚度和模态分析。以部分因子试验设计所得到的关键零件厚度为设计变量,采用哈默斯雷试验设计方法进行样本数据设计,使用RBF神经网络模型拟合车门质量、一阶模态频率... 以某轻型客车车门为研究对象,在HyperMesh中建立有限元模型,对车门进行刚度和模态分析。以部分因子试验设计所得到的关键零件厚度为设计变量,采用哈默斯雷试验设计方法进行样本数据设计,使用RBF神经网络模型拟合车门质量、一阶模态频率、二阶模态频率、上扭转刚度、下扭转刚度、侧向弯曲刚度及下沉刚度响应的近似模型。在近似模型基础上,以车门质量最小和一阶模态频率最大为优化目标,以车门刚度和二阶模态频率为约束,应用多目标遗传算法进行优化设计,实现了车门轻量化最优目标。 展开更多

关键词 车辆工程 车门 哈默斯雷试验设计 rbf神经网络模型 轻量化

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基于RBF神经网络模型动态矩阵预测控制的小麦着水系统设计和应用 被引量：1

3

作者 王凯 《南方农机》 2022年第5期48-52,共5页

在面粉厂的整个制粉工艺流程中,润麦后小麦的湿度值直接决定着面粉出粉率的高低。笔者将电动调节阀和着水绞笼作为小麦着水系统的广义非线性被控对象,分别进行模型分析。针对小麦着水系统具有的时滞性和非线性特性,采用基于RBF神经网络... 在面粉厂的整个制粉工艺流程中,润麦后小麦的湿度值直接决定着面粉出粉率的高低。笔者将电动调节阀和着水绞笼作为小麦着水系统的广义非线性被控对象,分别进行模型分析。针对小麦着水系统具有的时滞性和非线性特性,采用基于RBF神经网络模型动态矩阵预测控制算法实现智能控制,控制器选用西门子S7-300 PLC,并在上位机监控中采用WINCC组态人机画面,用以实现现场监控和数据管理。仿真结果证明:该系统实现了用RBF神经网络对控制对象电动调节阀和着水绞笼的精准模型辨识和DMC对小麦着水系统的预测控制,解决了因控制对象具有时滞特性、非线性导致控制系统不稳定、精度不高等难题;同时,利用PLC、WICC实现了对系统的数据采集和远程控制;通过使用RBF NN DMC控制的小麦着水系统,面粉厂润麦湿度值的精准度、面粉生产合格率进一步提高,并且用水量大幅下降。 展开更多

关键词 小麦着水系统 rbf神经网络模型动态矩阵预测控制 S7-300 PLC WINCC

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基于神经网络太阳能热泵系统模型简析 被引量：3

4

作者 熊翰林 李素萍 范波 《水电能源科学》 北大核心 2011年第7期129-131,共3页

为进一步提高太阳能热泵系统的集热效率、降低能耗,建立了太阳能集热器RBF神经网络模型,同时建立了其他部件的仿真模型。根据建立的系统各部分模型,构建了太阳能热泵系统仿真模型,并以青岛市某建筑物为例进行了验证。结果表明,该模型及... 为进一步提高太阳能热泵系统的集热效率、降低能耗,建立了太阳能集热器RBF神经网络模型,同时建立了其他部件的仿真模型。根据建立的系统各部分模型,构建了太阳能热泵系统仿真模型,并以青岛市某建筑物为例进行了验证。结果表明,该模型及程序可行、有效。 展开更多

关键词 热泵 太阳能集热器 rbf神经网络模型

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RBF神经网络在邯郸市东武仕水库流量预报中的应用 被引量：1

5

作者 杜富慧 张世杰 +1 位作者 王晓丽 韩超 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2014年第4期19-22,共4页

运用RBF神经网络模型对东武仕水库进行了径流预报,以上一时刻的降雨和径流作为神经网络模型的输入,以径流量作为神经网络模型的输出。结果表明,这样的预测方法是非常有效的并且有着更高的精确度。因此,RBF神经网络模型是一个有效的、高... 运用RBF神经网络模型对东武仕水库进行了径流预报,以上一时刻的降雨和径流作为神经网络模型的输入,以径流量作为神经网络模型的输出。结果表明,这样的预测方法是非常有效的并且有着更高的精确度。因此,RBF神经网络模型是一个有效的、高精确度的预测径流的方法,可为水资源管理提供可靠的数据支持。 展开更多

关键词 rbf神经网络模型 径流预测 降雨 东武仕水库 邯郸

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BP和RBF神经网络应用于海表温盐短期预测效果对比 被引量：8

6

作者 李亚蒙 丁军航 +1 位作者 孙宝楠 官晟 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期220-232,共13页

为了对海表温度(Sea Surface Temperature,SST)和海表盐度(Sea Surface Salinity,SSS)数据进行精确的短期预报,基于多站位海洋观测浮标获取的海表温度和海表盐度数据,利用反向传播(Back Propagation,BP)和径向基函数(Radial Basis Funct... 为了对海表温度(Sea Surface Temperature,SST)和海表盐度(Sea Surface Salinity,SSS)数据进行精确的短期预报,基于多站位海洋观测浮标获取的海表温度和海表盐度数据,利用反向传播(Back Propagation,BP)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)两种神经网络方法开展了短期预测。首先,在预测时长固定为5 d的情况下,对比不同训练时长的预测结果的均方误差(Mean Squared Error,MSE),进而确定以20 d的观测数据作为训练集的预测结果均方误差最小。然后,以PAPA站观测浮标获取的2009年1月、4月、7月和10月各月的前20 d温盐数据作为训练集,分别训练BP和RBF神经网络,将训练好的2种神经网络模型应用于各月第21至25日的温盐数据预测。结果表明:BP和RBF神经网络均能有效预测海表温盐数据的季节性变化,但RBF神经网络对不同预测时间的整体预测效果优于BP神经网络。多站点数据的预测实验进一步验证了RBF神经网络模型具有较强的适用性和更高的准确性。RBF神经网络模型可以作为海表温盐数据短期预报的有力工具。 展开更多

关键词 BP神经网络模型 rbf神经网络模型 海洋观测浮标 数据预测 海表温度 海表盐度

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基于神经网络算法的沥青路面使用性能组合预测模型研究 被引量：6

7

作者 曹雪娟 卢治琳 +2 位作者 吴博文 黄莹 王民 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期71-77,共7页

为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-RBF;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用... 为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-RBF;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用遗传算法对神经网络结构进行了优化;通过路面行驶质量的预测分析对组合预测模型进行了验证。研究表明:组合预测模型PCA-GA-RBF的拟合优度R2=0.820,均方根误差S=2.645,比单一RBF神经网络预测模型误差降低了11.4%,平均预测准确率为84.13%;组合预测模型计算速率快、预测精度高、预测效果好。 展开更多

关键词 道路工程 rbf神经网络模型 主成分分析算法 遗传算法

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基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模 被引量：1

8

作者 王晓慧 丁智 +2 位作者 刘宝权 王军生 张岩 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第A01期217-220,共4页

为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输... 为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量,实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换,进而利用神经网络对其进行建模.为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线,通过增加调整系数σ来对迟滞算子进行改进.实验表明,该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线,模型的验证均方差MSE=5.163 3×10-6. 展开更多

关键词 快速伺服刀架 迟滞算子 rbf神经网络迟滞模型

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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价

9

作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页

为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多

关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 模拟退火算法(SA) 径向基神经网络模型(rbf) 突发水污染 安全评价 内陆河

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省域尺度土壤有机质空间分布的神经网络法预测 被引量：5

10

作者 江叶枫 郭熙 +2 位作者 叶英聪 孙凯 饶磊 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期828-835,共8页

土壤有机质空间分布预测方法研究对指导省域尺度下土壤有机质空间插值模型选取和精度优化具有重要意义。以江西省为例,利用BP神经网络模型与普通克里金结合的方法(BPNN-OK)、RBF神经网络模型与普通克里金结合的方法(RBFNN-OK)以及普通... 土壤有机质空间分布预测方法研究对指导省域尺度下土壤有机质空间插值模型选取和精度优化具有重要意义。以江西省为例,利用BP神经网络模型与普通克里金结合的方法(BPNN-OK)、RBF神经网络模型与普通克里金结合的方法(RBFNN-OK)以及普通克里金法(OK)3种方法,预测省域尺度下耕地表层(0~20 cm)土壤有机质的空间分布。16 109个土壤样点随机分成12 887个建模样点,3 222个测试样点。结果表明:在省域尺度下,BPNN-OK法、RBFNN-OK法较OK法在土壤有机质空间预测精度上有较大提升,三者的预测精度为BPNN-OK>RBFNN-OK>OK。BPNN-OK法对土壤有机质预测结果的均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差较OK法分别降低28.66%、30.71%、34.76%,RBFNN-OK法较OK法分别降低27.76%、29.74%、33.71%。在省域尺度下,神经网络模型与普通克里金结合的方法能很好地捕捉土壤有机质的复杂空间变异关系。研究结果可指导江西省土壤有机质空间插值模型选取。 展开更多

关键词 土壤有机质预测 BP神经网络模型 rbf神经网络模型 普通克里金法 省域尺度 空间插值 精度

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基于RBF模型的坝土料力学指标预测研究

11

作者 欧斌 林志祥 周斌 《中国农村水利水电》 北大核心 2010年第6期121-123,共3页

坝土料力学指标是土石坝安全稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验法。在分析土料物理-力学指标相关性的基础上,尝试采用RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。通过模型训练、测试样本检验,结果表明RBF... 坝土料力学指标是土石坝安全稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验法。在分析土料物理-力学指标相关性的基础上,尝试采用RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。通过模型训练、测试样本检验,结果表明RBF神经网络预测力学指标其方法是可行的。 展开更多

关键词 物理指标 力学指标 rbf神经网络模型

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因子相关性对大坝监测模型精度的影响探究 被引量：11

12

作者 许后磊 冯茂静 +1 位作者 杨阳 娄一青 《水电能源科学》 北大核心 2009年第5期77-80,共4页

介绍了逐步回归、岭回归、偏最小二乘回归、RBF神经网络、主成分RBF组合模型的基本思路与特点。以陈村大坝变形计算为例,分别建立了各种回归模型,比较了各种模型的优缺点,指出线性统计模型中偏最小二乘回归法的拟合精度及解释能力优于... 介绍了逐步回归、岭回归、偏最小二乘回归、RBF神经网络、主成分RBF组合模型的基本思路与特点。以陈村大坝变形计算为例,分别建立了各种回归模型,比较了各种模型的优缺点,指出线性统计模型中偏最小二乘回归法的拟合精度及解释能力优于逐步回归、岭回归法;RBF神经网络、主成分RBF组合模型优于线性统计模型,主成分RBF组合模型最优,拟合及预测精度最好。 展开更多

关键词 因子相关性 统计回归模型 主成分分析 rbf神经网络模型

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应用改进的RBF方法预测粘土料力学指标的研究

13

作者 林志祥 欧斌 +1 位作者 王瑜 高丽 《云南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期277-279,283,共4页

坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表... 坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表明,改进RBF神经网络模型可以较为快速、准确地预测粘土料力学指标。 展开更多

关键词 稳定分析 物理指标 力学指标 改进rbf神经网络模型

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基于GM(0,N)和RBF的小样本时程数据预测 被引量：2

14

作者 张诚 江琼 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第5期62-64,206,共4页

RBF网络具有良好的非线性函数逼近能力,且收敛速度快,而灰色GM(,)静态模型对小样本线性数据的预0N测精度高,将两者有机结合起来,提出了一种新的小样本数据预测方法,即灰色RBF(GRBF)静态预测法。同时,为了提高RBF网络的预测精度和运算效... RBF网络具有良好的非线性函数逼近能力,且收敛速度快,而灰色GM(,)静态模型对小样本线性数据的预0N测精度高,将两者有机结合起来,提出了一种新的小样本数据预测方法,即灰色RBF(GRBF)静态预测法。同时,为了提高RBF网络的预测精度和运算效率,文中采用ROLS和后向选择法来训练网络。将GRBF静态预测方法应用到小样本时程数据的预测中,实验结果表明,此预测方法快捷简便,精度高,具有良好的实用性。 展开更多

关键词 灰色rbf算法rbf神经网络GM(0 N)静态模型 ROIS和后向选择算法 小样本时程数据

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风电齿轮箱迷宫密封泄漏量分析及结构优化设计 被引量：2

15

作者 高羡明 张洋 +2 位作者 张功学 杨汶轩 蔡志祥 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期583-593,共11页

为了分析某风电齿轮箱内迷宫密封各参数对泄漏量的影响,利用数值模拟和构建代理模型对迷宫密封的泄漏行为开展了研究。首先,根据风电齿轮箱三维实体模型构建了其迷宫密封三维流场模型;然后,基于FLUENT软件,通过单一变量法研究了迷宫密... 为了分析某风电齿轮箱内迷宫密封各参数对泄漏量的影响,利用数值模拟和构建代理模型对迷宫密封的泄漏行为开展了研究。首先,根据风电齿轮箱三维实体模型构建了其迷宫密封三维流场模型;然后,基于FLUENT软件,通过单一变量法研究了迷宫密封泄漏量随进出口压力比、润滑液动力黏度、高速轴与低速轴的转速和迷宫密封的密封齿间隙的变化规律;最后,构建了径向基神经网络(RBF)代理模型,在该代理模型的基础上,在影响迷宫密封性能的因素中,选取了密封间隙、密封腔体高度和密封腔体宽度三个结构参数作为设计变量,以迷宫密封的最小泄漏量和出口最大速度为优化目标,使用非劣分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得了最优解。研究结果表明:迷宫密封泄漏量受两个转轴的转速影响很小;泄漏量与进出口压力比、密封间隙成正比,而与润滑油动力黏度成反比;求得最优解对应的参数所对应泄漏量减小了47%,出口最大速度降低了36%,数值模拟与优化理论计算结果一致。该结果可为研究迷宫密封泄漏量的影响特性提供理论依据。 展开更多

关键词 风电机组 齿轮箱 迷宫密封 泄漏量 数值模拟 优化设计 径向基神经网络(rbf)代理模型

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普陀山岛旅游生态安全发展趋势预测 被引量：54

16

作者 周彬 虞虎 +1 位作者 钟林生 陈田 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第23期7792-7803,共12页

科学地预测海岛目的地旅游生态安全发展趋势,对促进海岛旅游经济和生态环境协调发展具有重要的理论意义和实践价值。基于可持续发展的视角,建立了由承载力-支持力-吸引力-延续力和发展力(CSAED模型)子系统构成的普陀山旅游生态安全指标... 科学地预测海岛目的地旅游生态安全发展趋势,对促进海岛旅游经济和生态环境协调发展具有重要的理论意义和实践价值。基于可持续发展的视角,建立了由承载力-支持力-吸引力-延续力和发展力(CSAED模型)子系统构成的普陀山旅游生态安全指标体系,并在灰色系统GM(1,1)模型和RBF神经网络模型比较选优的基础上,对普陀山岛旅游生态安全发展趋势进行了预测。研究结果表明:(1)和灰色系统GM(1,1)模型相比,RBF神经网络模型的Pearson相关系数和误差均方根值更优,可更精确地拟合普陀山岛旅游生态安全发展趋势;(2)2015—2020年,普陀山岛旅游生态安全指数的RBF神经网络模型预测结果由0.7017增加至0.8135,安全等级由比较安全上升至非常安全。研究结果可为维护普陀山岛旅游生态安全提供决策依据。 展开更多

关键词 旅游生态安全 预测 rbf神经网络模型 灰色GM(1 1)预测模型 普陀山岛

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超高压输电线可听噪声预测方法研究 被引量：1

17

作者 李永明 王玉强 +1 位作者 徐禄文 沈婕 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2014年第7期67-72,76,共7页

为了研究输电线的可听噪声,本文建立了灰色理论、径向基函数(RBF)神经网络、灰色RBF神经网络和小波神经网络四种预测模型,并分析了每种方法的特点。每种预测模型都考虑了影响输电线路可听噪声的环境、地理位置、导线、线路结构参数等14... 为了研究输电线的可听噪声,本文建立了灰色理论、径向基函数(RBF)神经网络、灰色RBF神经网络和小波神经网络四种预测模型,并分析了每种方法的特点。每种预测模型都考虑了影响输电线路可听噪声的环境、地理位置、导线、线路结构参数等14个因素。结合实例,利用各种方法对输电线可听噪声进行了预测。利用灰色理论进行预测时,首先通过灰色关联分析计算了每个因素的关联度,然后选择灰关联度大于0.8404的6个因素建立了GM(1,7)预测模型。通过计算分析,灰色预测的结果最差,嵌入型灰色RBF神经网络和小波神经网络的预测精度较高,其平均相对误差分别为2.222%和2.853%,因此它们可以用来预测输电线的可听噪声。组合预测方法的预测精度比单一预测方法的精度好,并且组合的方法可以提高预测的稳定性。 展开更多

关键词 可听噪声 输电线路 灰色模型 rbf神经网络模型 灰色神经网络模型 小波神经网络模型

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火箭炮底架多目标优化设计 被引量：4

18

作者 焦阿允 马新谋 李魁武 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2022年第3期50-55,共6页

针对某型火箭炮底架超重的问题,通过拓扑优化和多目标尺寸优化实现了底架的结构优化。基于多工况拓扑优化,寻找出在设计空间中最佳的材料布局。以关键零件厚度作为设计变量,采用哈默斯雷实验设计生成样本数据,使用径向基函数(RBF)神经... 针对某型火箭炮底架超重的问题,通过拓扑优化和多目标尺寸优化实现了底架的结构优化。基于多工况拓扑优化,寻找出在设计空间中最佳的材料布局。以关键零件厚度作为设计变量,采用哈默斯雷实验设计生成样本数据,使用径向基函数(RBF)神经网络模型建立底架质量、一阶模态频率、比刚度结构效能的代理模型。采用多目标遗传算法(MOGA)和序列二次规划法(SQP)的组合算法优化策略进行优化求解。结果表明,优化后底架质量减小15.2%,比刚度结构效能和一阶固有频率均得到改善,实现了底架轻量化目标。 展开更多

关键词 火箭炮底架 拓扑优化 哈默斯雷实验设计 rbf神经网络模型 组合算法

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阿海水电站进场公路K62滑坡动态变形监测及三维数值分析 被引量：6

19

作者 王忠福 刘汉东 何思明 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期94-100,共7页

滑坡的变形破坏是一个复杂的动态过程,通过对阿海水电站进场公路K62滑坡变形进行现场监测,获得了大量地表变形监测数据,研究了该滑坡的变形规律。研究结果表明:受地形、地貌及地质条件的影响,滑坡体变形速率非同步性。滑坡体变形规律表... 滑坡的变形破坏是一个复杂的动态过程,通过对阿海水电站进场公路K62滑坡变形进行现场监测,获得了大量地表变形监测数据,研究了该滑坡的变形规律。研究结果表明:受地形、地貌及地质条件的影响,滑坡体变形速率非同步性。滑坡体变形规律表现出两头大中间小的特点,滑坡上部水平变形速率最大达到4.06 mm/d,中部变形0.18mm/d,下部变形达到48.6 mm/d,变形破坏机制表现为前缘牵引后缘平推,滑坡中部起挡墙锁固的作用;基于实测变形,利用均匀设计方法与人工神经网络相结合,建立了滑坡体及滑带土参数反算的RBF神经网络模型,获得了滑坡体及滑带土的力学参数。并利用FLAC3D数值模拟了滑坡在变形过程中滑坡体内的位移场、塑性破坏区分布的规律。研究结果为滑坡工程治理设计提供参考。 展开更多

关键词 滑坡 变形监测 rbf人工神经网络模型 FLAC3D 反分析

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