神经网络的电传动装甲车辆发动机建模与仿真

摘

要：发动机是电传动装甲车辆的核心部件，其动态特性具有很强的非线性，通过采用遗传算法优化的BP 神

经网络学习发动机台架实验数据，得到发动机稳态模型，在此基础上结合控制理论知识建立了发动机动态模型，通过仿真检测了模型的精度，证明了模型的可行性。

关键词：发动机，稳态模型，动态模型，遗传算法，BP 神经网络中图分类号：TM921

文献标识码：A

Modeling and Simulation Research on Engine for Electric

Drive Vehicle Based on Neural Network

LIAO Zi-li ，XIANG Yu ，LIU Chun-guang ，SU Jian-qiang （Academy of Armored Force Engineering ，Beijing 100072，China ）

Abstract ：As the core parts of Electic Drive Vehicle ，engine ’s dynamic characteristics has high

non-liner characteristic.This article researches through using the BP neural network which is optimized by genetic algorithm to learn a great of experimental data established the steady-stay model of engine ，and then combined with control theory established dynamic model.Then tested model errors that informs the feasibility of the model by computer-simulation.

Key words ：

engine ，steady-stay model ，dynamic model ，genetic algorithm ，BP neural network 神经网络的电传动装甲车辆发动机建模与仿真

廖自力，项宇，刘春光，苏建强

（装甲兵工程学院，

北京100072）文章编号：1002-0640（2013）

12-0100-04Vol.38，No.12Dec ，2013

火力与指挥控制

Fire Control &Command Control 第38卷第12期2013年12月

引言

随着科学技术的不断发展，以传统技术为基础的装甲车辆已不能满足未来战争的需求，以电传动、电防护等新技术为支撑的全电战斗车辆成为装甲车辆发展方向之一［1］，其中电传动技术是全电战斗车辆的基础。电传动装甲车辆以发动机-发电机组作为主能量源［2-3］，与动力电池和超级电容一起为各类用电设备提供电源，不仅保证电传动装甲车辆具有优越的机动性能，也为电武器、电防护等大功率用电设备的使用提供了条件，同时由于电传动系统结构的优越性，可优化发动机-发电机组的工作状态，提高燃油经济性，延长车辆行驶里程，与辅助电源配合回收制动能量，并能够在战场上够实现短时“静音”行驶，提升车辆战场生存能力。

多动力源的匹配技术是装甲车辆电传动研究

的关键技术之一［4］。发动机作为系统的主动力源，其控制性能关系到整个系统的工作性能，而建立具有一定精度的发动机模型，模拟其实际运行工况，不仅为优化发动机工作状态研究提供仿真验证平台，也为研究如何在动态过程中优化主动力源和辅助动力源的匹配策略研究提供依据。如何建立既能满足精度需求，又适合控制策略研究的发动机模型，是电传动研究的难点之一。本文研究对象为某型军用柴油发动机，四冲程、水冷、直喷式、增压中冷柴油机，额定功率330kW （2100r/m ），最大转矩2050N.m （1300r/m ）。文中通过研究该型发动机的特性，结合实验数据和控制理论相关知识，在MAT-LAB 环境下，建立了该型发动机的动态模型，并通过仿真对模型进行了验证。

收稿日期：2012-10-09

修回日期：2012-12-17

作者简介：廖自力（1974-），男，湖南宁乡人，副教授。研究方向：武器系统控制。

100··

汽车四缸发动机建模及仿真

本科生毕业论文（或设计）（申请学士学位） 论文题目汽车四缸发动机建模及仿 真 作者姓名Q Q:1006025275 所学专业名称 指导教师 年月日

目录 摘要 ................................................................................................................ 错误！未定义书签。Abstract ........................................................................................................... 错误！未定义书签。引言 ................................................................................................................ 错误！未定义书签。1发动机曲轴活塞机构的概况及研究的意义和内容.................................. 错误！未定义书签。 1.1国内、外现状概况........................................................................... 错误！未定义书签。 1.2现状分析........................................................................................... 错误！未定义书签。 1.3论文研究的目的和意义................................................................... 错误！未定义书签。 1.4论文研究的主要内容....................................................................... 错误！未定义书签。2单缸发动机活塞连杆机构的概述.............................................................. 错误！未定义书签。 2.1汽车发动机活塞连杆机构的简化................................................... 错误！未定义书签。 2.2汽车发动机活塞连杆机构的数学建模........................................... 错误！未定义书签。 2.1.1活塞连杆机构的运动分析.................................................... 错误！未定义书签。 2.1.2建立机构的数学模型方程.................................................... 错误！未定义书签。 3 基于Solidworks的汽车发动机活塞机构的三维建模............................. 错误！未定义书签。 3.1 Solidworks简介 ............................................................................... 错误！未定义书签。 3.2汽车发动机活塞连杆机构三维实体模型建立实现....................... 错误！未定义书签。 3.3三维建模的基本假设和步骤........................................................... 错误！未定义书签。 3.4各子结构的三维实体模型的建立................................................... 错误！未定义书签。 3.4.1缸体模型简化........................................................................ 错误！未定义书签。 3.4.2活塞子结构............................................................................ 错误！未定义书签。 3.4.3连杆子结构的建模................................................................ 错误！未定义书签。 3.4.4曲轴子结构的建模................................................................ 错误！未定义书签。 3.5汽车发动机活塞连杆机构虚拟装配............................................... 错误！未定义书签。 3.5.1组装连杆................................................................................ 错误！未定义书签。 3.5.2汽车发动机虚拟装配............................................................ 错误！未定义书签。 4 基于SolidWorks的活塞运动学仿真........................................................ 错误！未定义书签。 4.1 运动仿真概述.................................................................................. 错误！未定义书签。 4.2活塞仿真过程................................................................................... 错误！未定义书签。 4.2.1进入SolidWorks仿真界面................................................... 错误！未定义书签。 4.2.2 机构的设置........................................................................... 错误！未定义书签。 4.2.3活塞的运动仿真.................................................................... 错误！未定义书签。 4.2.4活塞的运动分析.................................................................... 错误！未定义书签。 4.2.5仿真结果与理论数学分析结果比较.................................... 错误！未定义书签。小结 ................................................................................................................ 错误！未定义书签。致谢 ................................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献......................................................................................................... 错误！未定义书签。

基于人工神经网络的通信信号分类识别

基于人工神经网络的通信信号分类识别 冯 涛 (中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081) 摘 要 通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。 关键词 模式识别;特征提取;分类器;神经网中图分类号 TP391 文献标识码 A Classification and Identification of Communication Signal Using Artificial Neural Networks FE NG Tao (T he 54th Research Institute of CETC,Shijia zhuan g Hebei 050081,China) Abstract The classification and identificati on of communication signal is a typical statistical pattern identification.The paper discusses the theory and method of feature selection,feature extraction and classi fication &identificaiton of communication signal.A classifier based on artificial neural networks is designed,includin g the selection of neural network model,the input and output expression of the classifier,neural network topology and trainin g algorithm.Finally a hierarchical archi tecture classifier based on artificial neural networks is presented. Key words pattern recognition;features extraction;classifier;neural networks 收稿日期:2005-12-16 0 引言 在通信对抗侦察中,侦察接收设备在截获敌方通信信号后,必须经过对信号的特征提取和对信号特征的分析识别,才能变为有价值的通信对抗情报。通过对信号特征的分析识别,可以得到信号种类、通信体制、网路组成等方面的情报,从而为研究通信对抗策略、研制和发展通信对抗装备提供重要参考依据。 1 通信信号分类识别的原理 通信信号的分类识别是一种典型的模式识别应用,其作用和目的就是将某一接收到的信号正确地归入某一种类型中。一般过程如图1 所示。 图1 通信信号分类识别的一般过程 下面简单介绍这几部分的作用。 信号获取:接收来自天线的信号x (t),并对信号进行变频、放大和滤波,输出一个中频信号; A/D 变换:将中频模拟信号变换为计算机可以运算的数字信号x (n); 以上2步是信号空间x (t)到观察空间x (n )的变换映射。 特征提取:为了有效地实现分类识别,必须对原始数据进行变换,得到最能反映分类差别的特征。这些特征的选择和提取是非常重要的,因为它强烈地影响着分类器的设计和性能。理想情况下,经过特征提取得到的特征向量对不同信号类型应该有明显的差别; 分类器设计和分类决策:分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。首先,在样本训练集基础上确定合适的规则和分类器结构,然后,学习训练得到分类器参数。最后进行分类决策,把待识别信号从特征空间映射到决策空间。 2 通信信号特征参数的选择与特征提取 2 1 通信信号特征参数的选择 选择好的特征参数可以提高低信噪比下的正确 识别率,降低分类器设计的难度,是基于统计模式识别方法最为关键的一个环节。试图根据有限的信号 信号与信息处理 24 2006Radio Engineering Vo1 36No 6

数学建模神经网络预测模型及程序

年份 (年) 1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) 8(1995) 实际值 (ERI) 年份 (年) 9(1996) 10(1997) 11(1998) 12(1999) 13(2000) 14(2001) 15(2002) 16(2003) 实际值 (ERI) BP 神经网络的训练过程为: 先用1988 年到2002 年的指标历史数据作为网络的输入,用1989 年到2003 年的指标历史数据作为网络的输出,组成训练集对网络进行训练,使之误差达到满意的程度,用这样训练好的网络进行预测. 采用滚动预测方法进行预测:滚动预测方法是通过一组历史数据预测未来某一时刻的值,然后把这一预测数据再视为历史数据继续预测下去,依次循环进行,逐步预测未来一段时期的值. 用1989 年到2003 年数据作为网络的输入,2004 年的预测值作为网络的输出. 接着用1990 年到2004 年的数据作为网络的输入,2005 年的预测值作为网络的输出.依次类推,这样就得到2010 年的预测值。 目前在BP 网络的应用中,多采用三层结构. 根据人工神经网络定理可知,只要用三层的BP 网络就可实现任意函数的逼近. 所以训练结果采用三层BP模型进行模拟预测. 模型训练误差为,隐层单元数选取8个,学习速率为,动态参数,Sigmoid参数,最大迭代次数3000.运行3000次后,样本拟合误差等于。 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights={1,1} inputbias={1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights={2,1} layerbias={2} % 设置训练参数 = 50; = ; = ; = 10000; = 1e-3;

几种神经网络模型及其应用

几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神

涡喷涡扇发动机控制系统建模与仿真实验报告

涡喷涡扇发动机控制系统建模与仿真实验报告姓名：学号：班级：时间成绩： 一“涡喷发动机控制系统建模与仿真实验”实验报告 1 地面试车实验 海平面温度：高度：0Km 2 空中试车实验 弹道： 1 海平面温度：0度高度：9Km 马赫数：转级状态：95%

二“涡扇发动机控制系统建模与仿真实验”实验报告

三 思考题答卷（在此请回答思考题） 1) 该涡喷发动机控制系统建模仿真实验台建立的是何种发动机数学模型 该发动机是一种小型、单轴不加力、各几何参数不可调的涡轮喷气式发动机。 2) 发动机稳态模型和动态模型的区别是什么发动机工作状态有哪些 稳态模型：定常；动态模型：非定常 状态： 最大 m ax n =5015022000+- 转/分 额定： ±转/分 80%： ±转/分 慢车： ±转/分 3) 试写出涡喷发动机稳态模型计算中的共同工作方程 const = 4) 发动机动态模型中微分方程常用的数值解法有哪些各自优缺点是什么常微 分方程解法有欧拉法、改进欧拉法和龙格－库塔法。欧拉法简单，计算速度快，但精度不高。龙格－库塔法精度高，但算法复杂，计算时间长。改进欧拉法是一种折中方案。 5) 阐述牛顿－拉夫逊方法解非线性方程组的原理。 定义残量(1,2,3)i z i =如下： 1T m C z P P η=- 233z =-????计算特性图 355z A A =-计算 收敛条件(1,2,3)i z i ε≤=。 若用向量X 表示3个试取值

123(,,)T X x x x = 用向量Z 表示3个残量，即 123(,,)T Z z z z = 显然残量Z 是试取值向量X 的函数 ()Z F X = 这是多元非线性方程组。确定共同工作点，就是求解方程组 ()0F X = 6) 涡喷发动机稳态工作时采用何种控制计划外界干扰主要指的是什么当飞行 条件变化时，为什么能够保证发动机转速不变 闭环负反馈调节；马赫数，飞行高度，气流偏角，等 7) 试车中超调量、调节时间和调节精度是如何定义的

神经网络系统建模综述

神经网络系统建模综述 一、人工神经网络简介 1.1人工神经网络的发展历史 人工神经网络早期的研究工作应追溯至本世纪40年代。下面以时间顺序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。 1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。 1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。 50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。 在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。 80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即，一大批学者和研究人员围绕着Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。 1.2人工神经网络的工作原理 人工神经网络是由大量处理单元广泛互连而成的网络结构，是人脑的抽象、简化和模拟。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

涡喷涡扇发动机控制系统建模与仿真实验报告

姓名：学号：班级：时间成绩： 一“涡喷发动机控制系统建模与仿真实验”实验报告 1 地面试车实验 海平面温度：高度： 0Km 2 空中试车实验 弹道： 1 海平面温度： 0度高度： 9Km 马赫数：转级状态： 95% 二“涡扇发动机控制系统建模与仿真实验”实验报告

三 思考题答卷（在此请回答思考题） 1) 该涡喷发动机控制系统建模仿真实验台建立的是何种发动机数学模型 该发动机是一种小型、单轴不加力、各几何参数不可调的涡轮喷气式发动机。 2) 发动机稳态模型和动态模型的区别是什么发动机工作状态有哪些 稳态模型：定常；动态模型：非定常 状态： 最大 m ax n =5015022000+- 转/分 额定： ±转/分 80%： ±转/分 慢车： ±转/分 3) 试写出涡喷发动机稳态模型计算中的共同工作方程 const = 4) 发动机动态模型中微分方程常用的数值解法有哪些各自优缺点是什么常微 分方程解法有欧拉法、改进欧拉法和龙格－库塔法。欧拉法简单，计算速度快，但精度不高。龙格－库塔法精度高，但算法复杂，计算时间长。改进欧拉法是一种折中方案。 5) 阐述牛顿－拉夫逊方法解非线性方程组的原理。 定义残量(1,2,3)i z i =如下： 1T m C z P P η=- 233z =-????计算特性图 355z A A =-计算 收敛条件(1,2,3)i z i ε≤=。 若用向量X 表示3个试取值 123(,,)T X x x x =

用向量Z 表示3个残量，即 123(,,)T Z z z z = 显然残量Z 是试取值向量X 的函数 ()Z F X = 这是多元非线性方程组。确定共同工作点，就是求解方程组 ()0F X = 6) 涡喷发动机稳态工作时采用何种控制计划外界干扰主要指的是什么当飞行 条件变化时，为什么能够保证发动机转速不变 闭环负反馈调节；马赫数，飞行高度，气流偏角，等 7) 试车中超调量、调节时间和调节精度是如何定义的

基于人工神经网络的图像识别

本文首先分析了图像识别技术以及bp神经网络算法，然后详细地阐述了人工神经网络图像识别技术。 【关键词】人工神经网络 bp神经网络图像识别识别技术 通常而言，所谓图像处理与识别，便是对实际图像进行转换与变换，进而达到识别的目的。图像往往具有相当庞大的信息量，在进行处理图像的时候要进行降维、数字化、滤波等程序，以往人们进行图像识别时采用投影法、不变矩法等方法，随着计算机技术的飞速发展，人工神经网络的图像识别技术将逐渐取代传统的图像识别方法，获得愈来愈广泛的应用。 1 人工神经网络图像识别技术概述 近年来，人工智能理论方面相关的理论越来越丰富，基于人工神经网络的图像识别技术也获得了非常广泛的应用，将图像识别技术与人工神经网络技术结合起来的优点是非常显著的，比如说： （1）由于神经网络具有自学习功能，可以使得系统能够适应识别图像信息的不确定性以及识别环境的不断变化。 （2）在一般情况下，神经网络的信息都是存储在网络的连接结构以及连接权值之上，从而使图像信息表示是统一的形式，如此便使得知识库的建立与管理变得简便起来。 （3）由于神经网络所具有的并行处理机制，在处理图像时可以达到比较快的速度，如此便可以使图像识别的实时处理要求得以满足。 （4）由于神经网络可增加图像信息处理的容错性，识别系统在图像遭到干扰的时候仍然能正常工作，输出较准确的信息。 2 图像识别技术探析 2.1 简介 广义来讲，图像技术是各种与图像有关的技术的总称。根据研究方法以及抽象程度的不同可以将图像技术分为三个层次，分为：图像处理、图像分析以及图像理解，该技术与计算机视觉、模式识别以及计算机图形学等学科互相交叉，与生物学、数学、物理学、电子学计算机科学等学科互相借鉴。此外，随着计算机技术的发展，对图像技术的进一步研究离不开神经网络、人工智能等理论。 2.2 图像处理、图像识别与图像理解的关系 图像处理包括图像压缩、图像编码以及图像分割等等，对图像进行处理的目的是判断图像里是否具有所需的信息并滤出噪声，并对这些信息进行确定。常用方法有灰度，二值化，锐化，去噪等；图像识别则是将经过处理的图像予以匹配，并且对类别名称进行确定，图像识别可以在分割的基础之上对所需提取的特征进行筛选，然后再对这些特征进行提取，最终根据测量结果进行识别；所谓图像理解，指的是在图像处理与图像识别的基础上，根据分类作结构句法分析，对图像进行描述与解释。所以，图像理解包括图像处理、图像识别和结构分析。就图像理解部分而言，输入是图像，输出是对图像的描述解释。 3 人工神经网络结构和算法 在上个世纪八十年代，mcclelland与rumelhant提出了一种人工神经网络，截止现在，bp神经网络已经发展成为应用最为广泛的神经网络之一，它是一种多层前馈神经网络，包括输入层、输出层和输入层输出层之间隐藏层，如图1所示，便是一种典型的bp神经网络结构。 bp神经网络是通过不断迭代更新权值使实际输入与输出关系达到期望，由输出向输入层反向计算误差，从而通过梯度下降方法不断修正各层权值的网络。 bp神经网络结构算法如下所述： （1）对权值矩阵，学习速率，最大学习次数，阈值等变量和参数进行初始化设置； （2）在黑色节点处对样本进行输入；

BP神经网络模型应用实例

BP神经网络模型 第1节基本原理简介 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络

设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11)(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并 传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经

数学建模之神经网络

神经网络 神经网络不需要做许多假设和和复杂的数学表达式，只用通过学习样本进行训练。 一、BP 神经网络 1.1简介 BP 神经网络由输入层、隐层和输出层三层构成。对于BP 神经网络，网络的性能受局部不准确试验数据的影响很小。所以BP 神经网络有很强的容错性。 缺点：训练时间较长，求得的解可能是局部极小解。 若R 是输入量的个数，il W 是隐层第i 个神经元与输出层第K 个神经元的连接权值，i b 是阈值。则通用神经元模型如下： ... ∑f 将多个神经元模型串起来会得到n 个神经元输出，第i 个神经元输出为 1R i ik k i k n x b ω==+∑ 第i 个神经元经过任意传递函数后得到输出为 ()log ()|tan ()|()i i i i i y f n sig n sig n purelin n == BP 神经网络的应用 ①沼泽草炭土结构特性及模型研究（下载文档）

2.1步骤 ①构造建模方案 根据输入与输出关系写出表达式，如三输入，一输出的非线性函数表达式为 (,,)f d q σε= 相对应的BP 神经网络结构为 设j x ，i y ，l o 分别表示BP 网络三层节点的输入节点，隐节点，输出节点。ij ω表示输入节点和隐节点之间的网络权值， li T 表示隐节点和输出节点之间的网络权值，我们用梯度法对BP 网络的权值进行修正，采用sigmoid 函数。若输出节点期望输出l t ，则有 输入节点至隐节点的公式为： 阈值修正：(1)()i i i j k k θθηδγ''+=+ 误差： (1)i i i l li l y y T δδ'=-∑ 权值修正: (1)()ij ij i j k k ωωηδγ''+=+ 隐节点至输出节点的公式为：

BP神经网络模型预测未来

BP神经网络模型预测未来 BP神经网络算法概述: 简介与原理 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是：信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层，每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。 BP神经网络的拓扑结构如下图所示： 输入层隐含层输出层 BP神经网络结构图 图中是BP神经网络的输入值，是BP神经网络的预测值， 为BP神经网络权值。 BP神经网络预测前首先要训练网络，通过训练使网络具有联想记忆和预测能力。BP神经网络的训练过程包括一下几个步骤。 步骤一：网络初始化。根据系统输入输出序列(,) X Y确定网络输入层节点数,n隐含层节点数l、输出层节点数m、初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值,, ωω初始化隐含层阈值a，给 ij jk

定输出层阈值b，给定学习速率和神经元激励函数。 步骤二：隐含层输出计算。根据输入向量，输入层和隐含层间连接权值，以及隐含层阈值，计算隐含层输出。 步骤三：输出层输出计算。根据隐含层输出，连接权值和阈值，计算BP神经网络预测输出。 步骤四：误差计算根据网络输出和预期输出，计算网络预测误差。 步骤五：权值更新。根据网络预测更新网络连接权值 步骤六：阈值更新。根据网络预测误差更新网络节点阈值。 步骤七：判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回步骤二。 下面是基本BP算法的流程图。 BP神经网络的拓扑结构如下图所示： 输入层隐含层输出层 BP神经网络预测的算法流程如下： 步骤一：对初始数据进行标准化。 步骤二：利用原始数据对网络进行训练。 步骤三：对未来第t年第i类污染程度的河流长度比例进行预测。 步骤四：利用第年预测得到的数据作为样本再对网络进行训练。 步骤五：然后令1 t t t=。 =+，回到Step2，直到10 2.建模步骤： Step 1 建立如下网络拓扑结构 表3 网络结构

发动机模型仿真

5.2自上而下设计曲轴连杆机构 5.2.1曲轴 本节建立的曲轴如图7.1所示。 图5.1曲轴 本节设计的曲轴具有4缸曲拐结构，以及前输出法兰、后输出轴颈等结构。其中曲拐机构相同，但方向不同，可以首先设计一个曲拐，在通过平移、旋转等操作进行 复杂形成其它三个曲拐。 1．进入装配模块，产品命名为product1，点击插入新零件按钮，点击product1，即归属为产品product1目录之下，零件命名为quzhou。 2．双击树结构中quzhou目录下的，进入quzhou的零件设计模块。 3．用草图设计功能，在平面上建立如图 5.2所示的草图。 4．用拉伸实体功能，将上面建立的草图拉伸34mm，如图5.2所示。 图5.2前输出法兰草图与拉伸凸台

5．用钻孔功能，在上面建立的拉伸实体的端面上建立沉头孔，在对话框中单 击“定位草图”按钮，定位孔的中心如图 5.3所示。定义孔对话框中的延伸选项页如图5.4所示，类型选项页如图 5.5所示。 图5.3定位圆柱销孔 图5.4孔定义对话框

图5.5孔类型对话框 6．用钻孔功能，在上一步建立的端面上，建立一个螺纹口。螺纹口中心定位 如图5.6所示，约束孔中心时，用直线功能，再标注尺寸如图 5.7所示。在定义孔对话框中，类型选项页设置如图 5.8所示，螺纹定义选项页设置如图 5.9所示。 图5.6定位螺纹孔

图5.7孔类型对话框图5.8螺纹孔定义对话框

7．用圆形阵列功能，以上一步的到的螺纹孔特征为旋转对象，绕X轴旋转，旋转步长为50°，生产7个实例，对话框设置如图 5.9所示，生成的整列如图 5.10所示。注意旋转的方向，如果方向不对，可以单击按钮改变阵列方向。 图5.9定义圆形整列 图5.10阵列孔

基于BP神经网络的预测模型

基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建

航空发动机性能仿真设计

航空发动机性能仿真 1、概述 发动机是飞行器的心脏，其性能对飞行器的发展有着至关重要的影响。传统的发动机总体设计，主要通过对原准机的研究和改进，并在详细设计中对各种部件性能试验和地面台架试车、高空模拟试验、飞行试验等整机试验来预测其性能，研制周期较长。 随着飞行器研制速度加快，传统设计模式已不能满足快速设计验证的要求。自上世纪80年代中后期，欧美航空行业开始推行数字化研发体系，分别推出NPSS和VIVACE计划，旨在通过建立航空发动机协同开发平台，来减少发动机的研发周期和成本。PROOSIS是2007年结束的VIVACE计划的重要成果之一。它是一款面向对象的飞行器动力系统性能仿真软件，具有完善的动力系统零部件模型库，可用于各类航空发动机系统的建模仿真分析。

2、PROOSIS的优点 丰富、开放并支持自定义的多学科模型库 PROOSIS包含多个领域的组件库，各组件的源代码完全开放，用户不仅可以修改这些代码，也可以自定义特殊组件；因此，用户既可以应用软件自带的组件构建发动机系统，也可以通过继承或重新定义的方式创建特殊的组件来构建发动机系统。

完美的多学科耦合分析 可以在同一个模型中综合分析控制、机械、电气、液压等耦合状况；从而使得用户可以将发动机的热力循环过程、控制系统、燃油和冷却系统的液力过程、电气系统等综合在同一个模型中进行综合分析，并能够将发动机模型嵌入到飞控模型中分析其性能对整个飞机的影响。 无需因果逻辑的面向对象编程语言EL 各变量之间不是赋值格式的关系，而是函数关系，模型的通用性、复用性都更好；模型可以实现信息隐藏、封装、单重继承或多重继承等；因此，同一个发动机模型，可以根据已知参数的不同，进行不同的分析。

人工神经网络的模型

人工神经网络的模型:人工神经元的模型、常用的激活转移函数、MP模型神经元 人工神经元的主要结构单元是信号的输入、综合处理和输出 人工神经元之间通过互相联接形成网络，称为人工神经网络 神经元之间相互联接的方式称为联接模式。相互之间的联接强度由联接权值体现。 在人工神经网络中，改变信息处理及能力的过程，就是修改网络权值的过程。 人工神经网络的构造大体上都采用如下的一些原则： 由一定数量的基本神经元分层联接； 每个神经元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单； 网络的学习和知识存储体现在各神经元之间的联接强度上。 神经网络解决问题的能力与功效除了与网络结构有关外，在很大程度上取决于网络激活函数。人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行运算来实现的。 人工神经网络模型至少有几十种，其分类方法也有多种。例如，若按网络拓扑结构，可分为无反馈网络与有反馈网络；若按网络的学习方法，可分为有教师的学习网络和无教师的学习网络；若按网络的性能，可分为连续型网络与离散型网络，或分为确定性网络与随机型网络；若按突触连接的性质，可分为一阶线性关联网络与高阶非线性关联网络。 人工神经网络的局限性： (1) 受到脑科学研究的限制：由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅，还有很多问题需要解决； (2) 还没有完整成熟的理论体系； (3) 还带有浓厚的策略和经验色彩； (4) 与传统技术的接口不成熟。 如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的情况下，统称为神经网络。根据神经元之间连接的拓扑结构上的不同，可将神经网络结构分为两大类：分层网络相互连接型网络 分层网络可以细分为三种互连形式： 简单的前向网络； 具有反馈的前向网络； 层内有相互连接的前向网络。 神经网络的学习分为三种类型：有导师学习、强化学习无导师学习 有导师学习：必须预先知道学习的期望结果——教师信息，并依此按照某一学习规则来修正权值。 强化学习：利用某一表示“奖／惩”的全局信号，衡量与强化输入相关的局部决策如何。 无导师学习：不需要教师信息或强化信号，只要给定输入信息，网络通过自组织调整，自学习并给出一定意义下的输出响应。 神经网络结构变化的角度，学习技术还可分为三种: 权值修正、拓扑变化、权值与拓扑修正学习技术又还可分为：确定性学习、随机性学习 人工神经网络 人工神经网络是生物神经网络的某种模型(数学模型)；是对生物神经网络的模仿 基本处理单元为人工神经元 生物神经元(neuron)是基本的信息处理单元

汽车发动机三维建模与仿真工作汇报

发动机三维建模与仿真项目实践工作汇报 结合西南科技大学城市学院项目实践实施目的，本项目实践由机械设计及其自动化专业24人基于实验室桑塔纳2000Gi型轿车AJR型发动机，实验室拆装等设备，在前期学习《发动机构造与原理》的情况下，对该发动机进行拆装，测绘，二维绘图，三维绘图，装配仿真及运动仿真。通过本次项目实践到达让学生熟悉并掌握发动机结构及工作原理，熟练运用三维建模软件，了解机械设计专业所掌握的的有关工作构架。同时，为本专业后期毕业设计做好前期准备工作。 本项目实践于2014年9月在指导老师带领下召开工作会议，明确项目实践目的，并作出项目实践后期具体实施规划。在指导老师带领下，进行了如下工作。 注：其他相关附件和成果将以压缩包形式上传，一光盘形式保存。

本次项目实践从2014年9月至12月，主要得到了如下收获： 第一，项目实践分为A、B两组，增大了彼此工作的积极性，同时给最后成果也有不同的结果。 第二，A、B两组分为六个小组，每小组采取2两人合作的形式共同完成自己手中的任务，起到了团队协作、积极互助的效果，给本次实践任务的顺利完成带来了很大的便利和正能量。 第三，三维建模五个小组通过前期对零件的测绘，草图绘制以及中期运用UG NX8.0等三维绘图软件生成零件图并上交装配仿真组后期处理这一过程中，各小组合理安排任务，采取一测一绘的工作分配是工作效率达到了最佳。同时也让所有组员掌握了发动机构造与原理，熟悉了发动机拆装技术，熟练运用三维绘图软件，熟悉了从实际零件到三维工程图这一过程。仿真组根据以上五个小组的零件图进行装配仿真，同时也负责部分尺寸不正确零件修改和完善，学会了从零件到总成，从局部到整体的框架式学习和运用。同时通过自学仿真加上后期发动机实体仿真的真是演练，从真正意义上做到了学习到实践的目的。 第四，充分体现了团队协作能力的重要性，同时让所有成员懂得了团队合作的重要性。本次项目实践让这24个兄弟和两位指导老师成为了一家人。和谐，共同进步。 第五，本次项目实践是为后期毕业设计做坚强的奠基，给我们毕业设计工作做了很好的铺垫。通过本次项目实践，我们为后期毕业设计获得了发动机各零件的二维、三维数据，同时在了解发动机构造和原理的情况下，让毕业设计更得心应手。 项目实践是大学应该开设并且需要不断扩大，项目需要不断更新的课程，它的存在使我们大学毕业之前的最后一次操练，是我们进入社会第一次操练的重要前奏。 最后，感谢学院队项目实践的大力支持，感谢本次项目实践的两位指导老师陈军老师和蒋莎老师，是陈军老师的带领让我们在这次项目实践中收获很多，是蒋莎老师专业知识的受教让我们对汽车发动机有了更生一层次的认识。 汇报人：组长程强 2014年11月28日