泡沫金屬試樣測試復雜,對試樣而言又急需知道基體結構參數與力學性能和阻尼性能的關系,采用線性回歸技術無法實現這一功能,應用人工神經網絡,則解決了通過測量泡沫金屬的四個基本參數達到推知其力學性能、阻尼性能的課題。

采用熱壓成型的方法制備摻雜粉煤灰、以無機纖維為增強體的摩擦材料,并測試其磨損性能。選用bp神經網絡建模,以摩擦材料配方、制備工藝、測試條件為輸入變量,以材料的磨損率為輸出變量,采用l-m算法對網絡進行訓練。結果表明,模型可以對材料磨損性能進行有效的預測,可用于配方及制備工藝的優化。

以小波分析和bp神經網絡為基礎,構建了小波神經網絡預測模型。使用ca6140車床對氟金云母陶瓷進行了干車削試驗,并用三向測力儀測量了切削過程的切削力變化趨勢。基于小波包中的wpbmpen函數對切削力信號進行了降噪處理,切削力信號在降噪后有明顯改善,能更形象地表達出切削力的變化趨勢。基于小波神經網絡對切削力進行了預測,結果表明:小波神經網絡預測值、信號降噪處理值和試驗值都非常相近,說明切削力在預測過程中具有一定的可靠性,小波神經網絡預測前對切削力信號的降噪處理是合理的。

以小波分析和bp神經網絡為基礎,構建了小波神經網絡預測模型。使用ca6140車床對氟金云母陶瓷進行了干車削試驗,并用三向測力儀測量了切削過程的切削力變化趨勢。基于小波包中的wpbmpen函數對切削力信號進行了降噪處理,切削力信號在降噪后有明顯改善,能更形象地表達出切削力的變化趨勢。基于小波神經網絡對切削力進行了預測,結果表明:小波神經網絡預測值、信號降噪處理值和試驗值都非常相近,說明切削力在預測過程中具有一定的可靠性,小波神經網絡預測前對切削力信號的降噪處理是合理的。

人工神經網絡在巖土與結構材料參數選取中的應用——從巖土工程研究思維方式轉變的觀點出發，將人工神經網絡引入到巖土與結構材料參數選取中，并通過實例對應用情況進行簡要評述。　　

從巖土工程研究思維方式轉變的觀點出發,將人工神經網絡引入到巖土與結構材料參數選取中,并通過實例對應用情況進行簡要評述。

文章簡要地介紹了人工神經網絡的特點,并與傳統方法作了簡單的比較,總結了人工神經網絡在材料性能和配方研究方面的應用,討論了人工神經網絡用于無石棉密封材料配方優化和制品性能預測的優點及其應用狀況。

人工神經網絡是近年發展起來的模擬人腦生物過程的具有人工智能的系統,在鋼鐵材料研究中有著廣闊的應用前景。人工神經網絡可根據鋼的化學成分和/或加工工藝參數對微觀組織、相變溫度和時間及性能等做出快速準確預測,并可用于研究鋼的上述各影響因素間的相互關系。研究人工神經網絡也可用于鋼的冶金過程及鋼的表面處理過程工藝參數的預測及控制。

人工神經網絡在工程管理中的應用——基于建設工程的復雜性和長期性,闡述了工程管理發展的新現象,對神經網絡的發展及其結構特點作了介紹,并對神經網絡在工程管理各個階段的應用及其所帶來的優點進行了探討,解決了諸多工程難題。

介紹了應用人工神經網絡解決問題的基本原理;論述了人工神經網絡在農業工程中的應用及可能的應用范圍;并指出了應用人工神經網絡在農業工程中要注意的問題。

從人工神經網絡的發展入手,對其基本概念及組成特性做了介紹。并以反向傳播模型b-p模型為例闡述了人工神經網絡(ann)的結構及學習算法,給出了b-p模型的實現方法及最終在建筑施工中的成功應用,指出了人工神經網絡系統廣闊的應用前景,最后提出了今后研究的方向。

簡要介紹了人工神經網絡的結構及特點,并且詳細論述了神經網絡在中央空調水系統、風系統、制冷系統、負荷預測、系統的仿真設計和建筑運行能耗評價等方面的應用概況,指出了神經網絡在空調領域今后的發展方向.

人工神經網絡在基坑變形性狀研究中的應用——基坑工程不僅要保證維護結構本身的安全，而且要保證周圍建(構)筑物的安全和正常使用。開展基坑工程變形性狀研究具有重要意義。影響基坑變形的因素很復雜，傳統的計算方法已無法準確預測基坑的變形。人工神經網絡(an...

人工神經網絡在預測軟基沉降中的應用研究——依據影響軟土路基沉降的因素選取參數建立了bp神經網絡預測最終沉降量模型，利用已建高速公路沉降數據，進行了軟土地基最終沉降量的預測，取得了較為理想的效果。證明神經網絡法能避免傳統方法計算過程中各種人為因素...

在運用人工神經網絡對深基坑巖土參數進行反分析的基礎上,將pso與bp算法相結合,充分發揮pso全局尋優的能力和bp算法局部細致搜索優勢,并通過實例驗證了方法的可行性。可以看出,運用該方法可以使學習效率增高,收斂速度加快,預測結果更加準確。

人工神經網絡(ann)是一種動態信息處理系統,它具有聯想記憶、自組織、自適應、自學習和容錯性等特性。人工神經網絡可實現對危險源的動態分級;可解決安全綜合評價中的不確定性、模糊性和動態復雜性、指標多、數據多等難題;在安全預測方面,可進行煤與瓦斯突出預測、煤礦瓦斯涌出量預測、煤層自燃預測、交通事故預測等。討論了其在安全科學中的應用現狀及存在問題,并對未來研究方向進行了展望。

人工神經網絡在巖石力學中的應用——從巖石力學研究思維方式轉變的觀點出發，從巖石非線性系統辨識、工程時序預測、反分析及巖石工程系統等四個方面綜述了人工神經網絡在巖石力學中的應用進展情況，并對其應用情況進行了簡要評述。　　

人工神經網絡在巖土參數反分析中的應用——在運用人工神經網絡對深基坑巖土參數進行反分析的基礎上，將pso與bp算法相結合。充分發揮pso全局尋優的能力和bp算法局部細致搜索優勢，并通過實例驗證了方法的可行性。可以看出，運用該方法可以使學習效率增高，收斂速...

從巖石力學研究思維方式轉變的觀點出發,從巖石非線性系統辨識、工程時序預測、反分析及巖石工程系統等四個方面綜述了人工神經網絡在巖石力學中的應用進展情況,并對其應用情況進行了簡要評述。

簡述傳統的結構近似重分析技術的缺點與不足,介紹bp網絡的原理、算法,利用bp網絡能夠實現從n維設計空間到m維任意非線形映射的特點,通過不同設計變量的訓練樣本集對bp網絡進行訓練,然后輸出擬合值。經過分析,證明在結構近似重分析中,采用bp神經網絡能很好地實現從設計變量到結構響應之間的映射。

對人工神經網絡的發展及基本原理作了簡要介紹,重點介紹了橋梁損傷智能診斷中常用的bp神經網絡模型的結構及其國內外的主要研究成果,指出了bp神經網絡的一些缺陷并提出了相應的改進方法,最終對人工神經網絡在橋梁損傷智能診斷發展應用作了展望。

邊坡具有復雜的變形破壞機理和模式.目前分析邊坡變形破壞機理及評價其穩定性的一些精確分析方法由于應用起來存在隨意性和不確定性,在很多情況下是不適宜的.因此,建立一種把人為影響減少到最低程度的、能融定量與定性指標于一體的邊坡穩定性評價方法是非常必要的.利用人工神經網絡(ann)探索建立的這樣一類模型,用于邊坡穩定性評價可望建立接近人類思維模式的定量與定性指標相結合的綜合評價模型.