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RBFNN模型在渗透系数反演中的应用 被引量:2
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作者 刘先珊 佘成学 张立君 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期1025-1028,共4页
针对经典的BP网络存在的一些缺陷,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)。在相同的收敛条件下,用RBFNN和经典算法的BP网络进行了比较,表明前者具有优越性。在工程实例中,基于人工神经网络的非线性特点,在三维渗流有限元的基础上,利用RBFNN... 针对经典的BP网络存在的一些缺陷,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)。在相同的收敛条件下,用RBFNN和经典算法的BP网络进行了比较,表明前者具有优越性。在工程实例中,基于人工神经网络的非线性特点,在三维渗流有限元的基础上,利用RBFNN反演了大坝的渗透系数。并利用反演结果进行渗流场分析,水头预报值也有很高的精度,说明反演结果是正确的,从而,验证了RBFNN应用于反演分析中的可靠性。 展开更多
关键词 rbfnn模型 渗透系数反演 径向基函数神经网络 岩土渗流 三维有限元分析 渗流场
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基于时延RBFNN模型预测控制的交流伺服系统 被引量:1
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作者 刘妹琴 廖晓昕 邓燕妮 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期7-10,共4页
在三相交流伺服系统矢量控制的基础上,对其速度控制通道采用非线性模型预测控制, 预测模型采用TDRBFNN,用改进的GA 寻找TDRBFNN 的结构和参数。实验结果表明:该控制方法在跟随特性和抗扰性能等方面都优于传统的矢... 在三相交流伺服系统矢量控制的基础上,对其速度控制通道采用非线性模型预测控制, 预测模型采用TDRBFNN,用改进的GA 寻找TDRBFNN 的结构和参数。实验结果表明:该控制方法在跟随特性和抗扰性能等方面都优于传统的矢量控制,而且所采用的预测模型和算法都较简单,易于控制系统的硬件和软件实现。 展开更多
关键词 交流伺服系统 rbfnn模型 预测控制 异步电动机
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基于机理模型和数据驱动的重载货车悬挂参数估计
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作者 张昌凡 王宇轩 +1 位作者 何静 钟琪 《铁道机车车辆》 北大核心 2025年第4期19-26,共8页
重载货车在长期的服役过程中,车辆悬挂参数因为老化、疲劳等原因,与设计初始值之间会存在较大差异。而传统面向固定工况的多体动力学仿真模型,难以准确评估实际的车辆—轨道系统安全状态。针对这一问题,提出了对在役重载货车悬挂参数进... 重载货车在长期的服役过程中,车辆悬挂参数因为老化、疲劳等原因,与设计初始值之间会存在较大差异。而传统面向固定工况的多体动力学仿真模型,难以准确评估实际的车辆—轨道系统安全状态。针对这一问题,提出了对在役重载货车悬挂参数进行估计的方法。首先,以国内某型C80货车为原型,构建多体动力学仿真模型;其次,通过Sobol全局敏感性分析选取了10个对轮轨力影响较大的关键悬挂参数;再次,构建基于RBFNN的数据驱动代理模型,并以实际轮轨力为基准,结合NSGA-Ⅱ算法对关键悬挂参数进行估计;最后,将所估计参数代入多体动力学仿真模型,并进行了对比试验。研究结果表明:将估计后的结果带入模型,其仿真结果与实测的轮轨力进行对比,在直线工况下,轮轨横向力误差由9.28%降低到6.13%;在曲线工况下,这一误差由6.24%降低到4.95%;而在长大下坡工况下,误差由18.11%降低到16.24%,仿真轮轨力精度得到提升,表明了所提方法在估计重载货车悬挂参数上的有效性。 展开更多
关键词 重载货车 多体动力学模型 轮轨力 rbfnn代理模型 参数估计
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ARIMA-RBFNN组合模型在白城市降水量预测中的应用 被引量:4
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作者 安永凯 卢文喜 +2 位作者 宋文博 贺石良 赵莹 《水电能源科学》 北大核心 2014年第6期25-28,共4页
针对降水受大气环流、地形、气压等诸多环境因素影响致使准确预报降水量较为困难的问题,结合ARIMA模型和RBFNN模型各自优势,提出了ARIMA-RBFNN组合模型,对白城市2001~2010年降水量进行了预报,并与ARIMA模型和RBFNN模型预报结果进行了对... 针对降水受大气环流、地形、气压等诸多环境因素影响致使准确预报降水量较为困难的问题,结合ARIMA模型和RBFNN模型各自优势,提出了ARIMA-RBFNN组合模型,对白城市2001~2010年降水量进行了预报,并与ARIMA模型和RBFNN模型预报结果进行了对比分析。结果表明,ARIMA-RBFNN组合模型在预测降水量时最大相对误差为27.33%,最小相对误差为0.70%,平均相对误差为8.54%,预测精度明显优于ARIMA模型和RBFNN模型,可见该组合模型发挥了ARIMA模型和RBFNN模型各自的优点,为精确预测降水量提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 降水量 ARIMA-rbfnn组合模型 ARIMA模型 rbfnn模型
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往复泵进液阀阀球运动特性研究及多目标优化 被引量:5
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作者 丁啸 沈叶辉 +1 位作者 陈德泉 周邵萍 《流体机械》 CSCD 北大核心 2024年第5期55-63,70,共10页
为了研究往复泵泵阀内阀球运动特性并优化其性能,借助动网格及UDF技术,对往复泵进液过程中阀球运动与泵阀流场进行耦合计算和试验验证,得到阀球运动规律,并分析阀球质量、阀导套导流孔结构以及阀套限位高度等对泵阀运动及性能的影响。... 为了研究往复泵泵阀内阀球运动特性并优化其性能,借助动网格及UDF技术,对往复泵进液过程中阀球运动与泵阀流场进行耦合计算和试验验证,得到阀球运动规律,并分析阀球质量、阀导套导流孔结构以及阀套限位高度等对泵阀运动及性能的影响。为进一步优化模型,寻找到最优泵阀结构组合方案,提出构建径向基神经网络(RBFNN)代理模型,借助多目标粒子群(MOPSO)算法得到其Pareto最优解集的优化框架并验证分析。结果表明:阀球运动升程整体呈现先增大后减小的变化规律,受阀隙流速和液动力影响很大;阀球质量、阀导套导流孔对数以及阀套限位高度等与阀球最大升程和落座速度均存在非线性关系;基于RBFNN代理模型结合MOPSO算法寻找到最优组合模型,优化后阀球最大升程提高了8.12 mm,阀球落座速度减小了31.4%,优化效果显著。研究结果可为往复泵的优化设计提供参考。 展开更多
关键词 数值模拟 动网格 UDF rbfnn代理模型 MOPSO算法
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Soft measurement model of ring's dimensions for vertical hot ring rolling process using neural networks optimized by genetic algorithm 被引量:2
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作者 汪小凯 华林 +3 位作者 汪晓旋 梅雪松 朱乾浩 戴玉同 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第1期17-29,共13页
Vertical hot ring rolling(VHRR) process has the characteristics of nonlinearity,time-variation and being susceptible to disturbance.Furthermore,the ring's growth is quite fast within a short time,and the rolled ri... Vertical hot ring rolling(VHRR) process has the characteristics of nonlinearity,time-variation and being susceptible to disturbance.Furthermore,the ring's growth is quite fast within a short time,and the rolled ring's position is asymmetrical.All of these cause that the ring's dimensions cannot be measured directly.Through analyzing the relationships among the dimensions of ring blanks,the positions of rolls and the ring's inner and outer diameter,the soft measurement model of ring's dimensions is established based on the radial basis function neural network(RBFNN).A mass of data samples are obtained from VHRR finite element(FE) simulations to train and test the soft measurement NN model,and the model's structure parameters are deduced and optimized by genetic algorithm(GA).Finally,the soft measurement system of ring's dimensions is established and validated by the VHRR experiments.The ring's dimensions were measured artificially and calculated by the soft measurement NN model.The results show that the calculation values of GA-RBFNN model are close to the artificial measurement data.In addition,the calculation accuracy of GA-RBFNN model is higher than that of RBFNN model.The research results suggest that the soft measurement NN model has high precision and flexibility.The research can provide practical methods and theoretical guidance for the accurate measurement of VHRR process. 展开更多
关键词 vertical hot ring rolling dimension precision soft measurement model artificial neural network genetic algorithm
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