人工神经网络模型预报汽车齿轮钢淬透性

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基于人工神经网络的汽车座椅舒适度评价模型

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及bp网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.

采用电炉炼钢短流程生产20crmntih工艺,对影响淬透性的冶金因素进行分析,发现工艺过程对化学成份控制精度的影响因素并进行研究优化,建立电炉短流程生产齿轮钢20crmntih子钢号工艺模型,加强从加料到精炼全过程控制,确保产品成份。

淬透性是齿轮钢的重要特性,钢材淬透性的稳定与否对钢件热处理后变形影响很大。因此研究分析齿轮钢的淬透性具有重要的实际意义。现通过理论分析和实验,探讨了20crmnti渗碳齿轮钢成分对于淬透性的影响。

由于齿轮钢淬透性与钢的化学成分和组织结构间存在非常复杂的关系,传统方法难以建立准确的预测模型。针对这一问题,提出了一种多支持向量机的建模方法,将影响淬透性的各因素按其相关性进行分类,根据分类结果确定子模型个数和子模型的输入。同时,为保证模型具有更好的拟合精度和泛化能力,在模型的训练中采用遗传算法对支持向量机进行参数寻优。仿真结果表明,采用多支持向量机建立的钢材淬透性预测模型具有更高的预测精度。

依据从2005年1~12月所采集的365组试验数据,建立了一个能够反映土壤墒情变化与气候因素之间关系的人工神经网络模型。模型共分输入层、隐含层和输出层3层。输入层的输入变量包括数据采集当天的10cm、20cm和40cm深度的土壤含水量以及当天的日照时数,空气湿度,平均气温和降雨量。输出层的输出变量包括1天后的10cm2、0cm和40cm深度的土壤含水量。模型的学习因子为0.1,动量因子为0.05。模型经过25000次训练后收敛,收敛误差为8×10-4,这说明该模型能够很好的反映出输出量与输入量的关系,并能够准确预报出土壤水分信息。

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基于人工神经网络理论,提出了根据前期沉降观测资料进行沉降预测的人工神经网络模型,并用于汕汾高速公路预压荷载卸荷时间预报.研究表明,所建议的模型较传统沉降预测模型具有显著的优越性,应用前景广阔.

以拓扑指数为结构描述符,用基于levenberg-marquardt优化的bp神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,用于未知醇类化合物在se-30和ov-3两根色谱柱上保留指数的同时预测,其学习速率优于文献中普通bp神经网络法,预测准确度与普通bp神经网络法接近,但优于多元线性回归法,因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法.

基于人工神经网络的房地产项目评判模型——房地产租(售)价预测就是对房地产租(售)价未来水平的估计.对房地产投资决策而言,预测出房地产租(售)价各种可能的结果,特别是给出定量的评价、分析,是房地产投资决策必不可少的工作之一.运用模糊系统和...

以bp人工神经网络模型为基础,建立预测模型,以小区某栋建筑物1期～8期的沉降观测数据为输入数据和输出数据,对网络模型进行训练,并对9期～12期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了采用bp人工神经网络模型进行建筑物沉降的预测是可行的。

利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。

大型装备中普遍采用组合结构,其整体工作性能取决于预紧元件的预紧参数。确定预紧参数的传统方法不适用于大型结构,有限元法的分析次数又过多,实际上无法实现。文章提出用人工神经网络取代有限元进行整体性分析的方法,并针对某大型压机建立了神经网络模型。结果表明,用该方法可快速完成复杂组合结构的整体性分析,且精度较高。

长期以来,由于水土流失引发的生态环境问题受到各界人士的十分关注。我国大部分地区降水集中,生态破坏导致水土流失严重。利用bp网络模型对水土流失程度进行检测和分析是当前学科领域的一个热门话题。

投资项目的效益评估是整个投资活动的关键。阐述了投资项目效益评估的基本理论;借助现代的数学计量方法,运用效益评估的指标体系,研究了用人工神经网络进行效益评估的的可行性,建立了基于人工神经网络的效益评估模型,并利用该模型进行了实证分析。

针对人工神经网络成矿预测模型结构难以确定的问题,详细阐述了一种在模型训练中进行隐层数目及隐层单元数目动态调整的人工神经网络算法,并以vc++为开发工具实现了变结构人工神经网络成矿预测模型,经用华南26个岩体检验,回忆率及预测率均高达100％。该方法提供了一种面向具体问题的动态解决方案,在成矿预测工作中具有一定的实用性。

对齿轮钢淬透性预报的研究现状进行了综述,结合人工神经网络理论在预测模型方面的应用,运用bp神经网络对转炉连续生产的100炉实际数据进行齿轮钢淬透性回归分析。结果表明,实测值与预测数据线性相关系数均在0.93以上,端淬控制模型具有高的准确性,可实现窄淬透性的控制。采用优化后的淬透性预报模型成功地进行了20crmntih子钢号的开发,实现了窄成分的控制。

天钢在现有的装备条件下成功开发了保淬透性齿轮钢20crmntih。根据淬透性要求,计算得出合理的成分控制范围,并设计了一套适用于现场控制的控制表。介绍了20crmntih转炉—lf精炼—连铸—连轧流程生产线的关键工艺控制点。检测结果符合相关的标准要求。20crmntih的成功开发完善了天钢的产品线,进一步提高了天钢产品的市场竞争力。

通过不同的奥氏体化温度、奥氏体化时间、等温前冷速、等温温度和等温时间下的20mncr5齿轮钢预备热处理工艺试验获得齿轮钢硬度试验数据,将其作为神经网络的训练样本和验证样本,构建出5×30×12×1四层神经网络,对齿轮钢预备热处理性能进行预测,并对网络模型的预测精度进行研究和分析。结果表明,该神经网络的识别能力较强,预测精度较高。

基于人工神经网络的工程造价预测模型——利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。　　

利用matlab编程语言构造了三层bp神经网络结构,建立了基于人工神经网络的投标报价模型,通过仿真模拟确定标高金水平,并用实例验证了其可靠性,为承包商作出合理报价决策提供了科学依据。