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《佳木斯教育学院学报》2016,(10)
汽车覆盖件工艺补充面设计方法是否合理,直接影响着汽车覆盖件的质量。本文正是以汽车覆盖件工艺补充面设计为出入口,首先对汽车覆盖件基本构造进行介绍,然后对汽车覆盖件所需软件及逆向工程思想进行简单分析,最后对典型汽车覆盖件工艺补充面设计方法研究展开深入探究。 相似文献
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陈培旭张铮冯若若 《福建工程学院学报》2021,(3):268-274
以顶底角型件高强螺栓连接铝合金梁柱节点为研究对象,利用有限元软件建立数值模型,并根据试验实测数据验证了有限元的准确性。探讨了轴压比、节点域厚度和顶底角型件厚度对节点力学性能的影响。对算例计算所得弯矩-转角曲线进行分析,拟合回归了三参数模型中形状系数的近似解析公式。结果表明,节点在合适的轴压比、节点域厚度和顶底角型件厚度下能表现出良好的抗震性能。提出的形状系数近似计算公式较为准确可靠,可为实际工程的连接设计方法提供理论依据。 相似文献
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结合复合材料层合板双向加载试验的要求,对复合材料双向加载试验的十字形试验件进行了优化设计。应用Tsai-Wu准则确定复合材料试验件的破坏部位,保证破坏发生在试验区内。综合考虑了十字形试验件的倒角大小、两臂形状以及中心区域减薄等因素对试验区应变场的影响,借助Patran有限元软件和PCL参数化建模技术进行参数化建模,优化过程采用改进的蚁群算法与有限单元法相结合的方法。结果显示,优化得到的试验件形状能够较好地满足双向加载试验对试验件的破坏部位以及试验区应变均匀度的设计要求,试验件可以用于复合材料层合板的双向加载试验,不会在试验过程中发生单轴破坏现象。 相似文献
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本文在复合材料壳体厚度数据确定的情况下,通过有限元方法,利用八节点超参元进行分析和计算。 相似文献
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为评价带有金属内衬的复合材料构件固化工艺制度,采用有限元方法对其进行二维温度场和固化度场的分布模拟。在模型中通过有限差分法考虑了温度与固化度的耦合作用,建立了带有金属内衬的复合材料构件固化工艺数学模型。数值计算结果表明：复合材料的厚度可以加剧构件的固化速率及温度梯度;金属内衬在固化过程中更像一个吸热器,起到减缓温度梯度和固化速率的作用。计算结果与实验数据符合较好,验证了模型数值结果的可靠性。 相似文献
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针对某型飞机尾翼电加温前缘试制产生的折痕问题,进行了工艺研究,制定了纠正措施,并总结了金属与非金属复合材料胶接件回弹量经验数值,为同类产品的制造提供了借鉴。 相似文献
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《东南大学学报》2017,(4)
为了研究多因素影响下沥青路面水膜厚度的变化,结合基于水动力学理论的二维浅水方程,提出一种利用人工神经网络(ANN)预测沥青路面水膜厚度的方法.多因素包括降雨强度、路面宽度、路面横坡、路面纵坡和路面粗糙系数.二维水动力仿真模型经过实测数据验证并根据沈山高速公路工程设计方案仿真得到有限数量的训练数据用于沥青路面水膜厚度的预测,进而分析了多因素对水膜厚度在路面分布的影响.经过18组数据的验证,人工神经网络模型预测精度可达0.991.预测结果表明:水膜厚度从中央分隔带向道路边缘逐渐增加,降雨强度对水膜厚度的变化有明显影响.在路面宽度20 m,降雨强度30 mm/h的条件下,路面内侧车道内的水膜厚度低于10 mm,外侧车道的水膜厚度为20 mm.受训练样本数量的影响,预测结果存在一定的波动,但与现行规范和理论计算值相比,人工神经网络模型能够更好地描述沥青路面水膜的宏观分布特性. 相似文献
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Matlab人工神经网络工具箱中的BP工具函数及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用 ,但利用神经网络解决实际问题时 ,经常涉及到大量的数值计算问题 ,而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情 ,为了解决这个矛盾 ,Matlab工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数 .本文分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数 ,并给出了部分重要工具函数的实际应用 相似文献
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《中国科技奖励》2007,(2):52-53
立项背景
轿车覆盖件成形技术是钢铁和汽车工业共同关注的核心技术，也是西方工业国家长期垄断的技术。但是，我国覆盖件生产技术水平落后、废品率高。严重制约大批量制造质量的稳定和整车制造成本的降低。另一方面，随着轻量化技术在汽车工业中的大量应用，新材料和新工艺不断涌现。钢板的冲压级别、表面状态和成形件形状日趋复杂，传统的汽车板成形性能评估手段和成形工艺设计方法难以满足精益成形的需要，使得车身覆盖件成形质量问题更加突出，某些复杂覆盖件废品率高达5％以上。因此如何生产高质量、低成本的覆盖件成为汽车制造企业迫切需要解决的难题，而落后的汽车板成形性能评估手段和覆盖件成形工艺设计方法是目前汽车生产企业面临的主要问题，具体表现在： 相似文献
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郭剑虹 《泰州职业技术学院学报》2007,7(3):15-18
由于结构主动控制对地震反应振动控制的高效性，使主动控制在建筑结构振动控制领域中，具有广阔的应用前景，但是主动控制存在难以建立一个精确的数学模型，存在时滞效应等问题。神经网络不需要建立精确的数学模型，只是通过学习输入输出训练样本数据，就可归纳出隐含在系统输入输出中的关系；应用神经网络预测结构响应可以解决主动控制中的时滞问题，为控制决策提供依据。本文就最常用的BP神经网络进行研究，用BP神经网络对结构响应进行预测，以期能为结构主动控制提供一种新的思路。 相似文献
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提出一种基于Boosting BP神经网络的交通事件检测方法.以上下游的流量和占有率作为特征,BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测.为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用一种调整权值分布,限制权重扩张的改进的Boosting方法,分类器以加权投票方式进行分类决策.实验结果表明该交通事件检测算法是有效的. 相似文献
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为提高预测精度,采用Elman神经网络对商品销售额进行预测.在分析样本数据特性基础上,采用Elman神经网络对商品销售额的预测进行建模,通过实例验证模型的有效性并对比分析BP神经网络的预测效果.研究结果表明,基于Elman神经网络的商品销售额预测能够较好地反映商品销售额的变化趋势且提高了预测精度,验证了该方法在商品销售额预测中的可行性. 相似文献
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BP神经网络是目前应用最广泛的人工神经网络模型之一,在分类和识别上表现出良好的特性,因此被研究者用于认知诊断评估以对被试进行诊断分类。通过模拟研究,考查属性个数、属性层级关系、测验长度、题目质量、测试样本量5个因素对BP神经网络在认知诊断中分类准确性的影响。结果表明:1)基于BP神经网络的认知诊断分类准确率不依赖于测试样本量;2)题目质量和测验长度对BP神经网络的诊断准确率有显著的积极影响;3)属性个数对BP神经网络的分类准确率有消极影响;4)题目质量一定程度上会影响BP诊断方法在不同属性层级结构上的分类准确率。 相似文献
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随着纯电动汽车市场的不断扩大,对销售量的精确预测成为人们当前关注的热点。提取影响销售量的7个关键因素以及2017~2019年9月的纯电动汽车销售量,首先利用BP神经网络模型对33个月的数据进行测试,并用训练好的模型预测2019年1~9月销售量,再利用马尔科夫（Markov）模型将BP神经网络模型预测的相对误差划分为6种状态,对预测结果进行修正。通过对BP神经网络模型与Markov-BP神经网络模型预测结果进行对比检验,发现Markov-BP神经网络的预测准确度更高,表明采用Markov-BP神经网络模型对纯电动汽车月度销售量进行预测具有一定现实意义。 相似文献
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采用改进的BP网络分类器对CD4细胞图像进行识别.首先对图像进行了预处理,分析了图像的特征,然后通过增L减R法选择,介绍了BP网络分类器和LM算法的原理,构建了基于LM算法的BP网络分类器,较好地实现了CD4细胞的识别. 相似文献
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鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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为了解决常规方法拟合多维非线性函数的预测结果精度较低问题,采用非线性映射能力较强的BP神经网络进行多维非线性函数拟合。通过对BP神经网络结构及训练过程的分析,依据给定的两维非线性函数构建BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对BP神经网络进行预测。仿真结果表明,BP神经网络对于两维非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差小、收敛速度快,也使该方法具有较好的推广性。 相似文献