基于模糊神经网络的数据融合结构损伤识别方法

为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息,提高损伤检测与评估的识别正确率,该文通过构造模糊神经网络分类器,提出了一种基于模糊神经网络的数据融合损伤识别方法并将之应用于结构健康诊断中。它先通过数据预处理,提取原始响应信号中的特征参数,接着将之作为模糊神经网络的输入,构造模糊神经网络模型进行识别决策,最后运用数据融合算法,计算出数据融合后的决策结果。为了验证所提方法的有效性,通过一个7自由度的建筑模型,分别用单一模糊神经网络决策器和数据融合损伤识别方法进行了损伤识别和比较。研究结果表明:该文所提方法比单一决策结果更准确、可靠。     

基于D-S证据理论信息融合的转辙机故障诊断方法研究

在列车提速后S700K型电动转辙机被普遍安装在正线道岔的背景下,本文针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出了基于信息融合故障诊断模型和故障诊断方法.该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对转辙机进行故障诊断,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,然后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对转辙机的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断转辙机是否有故障并判断故障的模式.诊断结果表明,该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高.     

基于Sugeno型模糊神经网络的空间杆系结构的压电驱动器主动控制

基于自主研发的压电主动杆件的振动控制特性,采用主动杆件两端节点的相对位移和相对速度作为输入以及控制电流作为输出,设计了空间杆系结构的Sugeno型模糊神经网络控制系统。首先通过LQR方法对结构进行控制产生训练数据样本,再利用神经网络的自适应学习功能进行模糊划分及产生模糊规则,最后利用模糊系统的推理能力对空间杆系结构模型进行基于地震响应的主动控制仿真,同时与基于经验的Mamdani型模糊推理规则进行仿真对比。仿真结果表明两种模糊推理模型对结构模型的控制都能达到良好效果,但是由于Sugeno型模糊推理的计算简单,其仿真速度比Mamdani型模糊推理快几十倍,而且省去了人为的经验总结过程,因而采用Sugeno型模糊神经网络控制器更能满足工程应用的要求。     

基于T-S型模糊神经网络的空间结构GMM作动器主动控制

基于自主研发的超磁致伸缩材料(Giant Magnetostrictive Material,GMM)作动器的主动控制特性,应用T-S(Takagi-Sugeno)型模糊神经网络设计了主动控制系统,该系统以GMM作动器两端节点的相对速度和相对位移作为输入,计算输出控制电流。通过神经网络的自适应学习功能进行模糊划分及生成模糊规则,利用模糊系统的推理能力对空间结构模型进行基于地震响应的主动控制仿真,同时与标准型模糊神经网络系统进行仿真对比。结果表明,二者对空间结构模型的主动控制都能达到良好效果,基于T-S型模糊神经网络推理简单,其仿真速度远快于标准型。因此,采用T-S型模糊神经网络对空间结构进行主动控制更能满足工程应用需求。     

用粗集-模糊神经网络评定空袭目标威胁程度

针对模糊神经网络运算过程中,当模糊规则较多时,网络学习速度慢,方法实时性差的缺点,本文提出采用粗糙集理论对该模型进行优化,该方法利用粗集数据分析方法,通过知识约简从数据中推理逻辑规则,并用约简后规则集作为模糊神经网络的规则将输入映射到输出的子空间上:在这个子空间上用改进的BP算法训练进行逼近.实验结果表明:通过粗集数据挖掘后提取的规则,不仅规则数目减少,且规则是不完全规则,减少了网络输入维数和各层神经元的个数,提高了网络运算速度,满足了系统实时性要求.     

基于SOFM实例推理系统的结构选型

本文以大跨空间结构和高层建筑结构两类大型复杂结构型式优选为研究内容,建立了基于自组织竞争神经网络(SOFM)检索机制的实例推理系统,并应用于结构选型决策;采用面向对象的设计思想建立方案集,采用自组织竞争神经网络进行实例检索和匹配,形成了一套有效的计算推理体系。最后给出一个高层建筑结构方案生成的算例,说明系统的工作过程。     

模糊神经网络在高层建筑横风向振动控制中的应用研究

提出了模糊神经网络方法控制高层建筑横风向风振反应。通过观测部分楼层加速度和控制力输出，建立了模糊神经网络控制器，解决了传统控制中有限的传感器数目对系统振动状态估计的困难．利用模糊神经网络控制器预测结构的控制行为，消除了闭环控制系统中存在的时滞。利用模糊神经网络控制器的自学习能力来确定模糊规则和语言变量隶属函数，解决了土木工程复杂结构模糊控制中，难于依据专家的主观经验来确定模糊控制规则和语言变量隶属函数等困难。模糊神经网络方法的优势在于算法自身的鲁棒性，处理结构非线性、参数不确定性及时变等问题的能力。通过对基准建筑的刚度不确定性分析，讨论了模糊神经网络控制器的鲁棒性。仿真分析表明，模糊神经网络控制策略能有效地抑制高层建筑的横风向风振反应，控制效果略优于LQG控制，而拥有LQG控制不具备的诸多优点。     

空调系统神经模糊控制器——结构和算法

提出了一种适用于空调系统控制的新型神经模糊控制器。这种神经模糊控制器将神经网络和模糊控制紧密结合，是一种以神经网络表示模糊控制规则的模糊控制系统，控制推理基于模糊推理的精确值法，神经网络采用后向传播（BP）学习算法。本文论述这种神经模糊控制器的结构和算法，其仿真和优化将另文论述。     

产品包装设计方案智能决策系统的设计与实现

讨论了针对产品包装设计方案智能决策系统的框架,它主要由智能包装设计方案模块和典型包装方案智能检索与评价模块组成。智能包装设计方案模块主要采用专家系统和设计系统组合推理、设计来完成产品包装设计方案的整修设计过程;典型包装设计方案智能检索与评价模块主要采用模糊判断、编码技术、规则推理技术和层次分析法来实现相应或相似典型包装方案的检索和评价。     

用粗集-模糊神经网络评定空袭目标威胁程度

针对模糊神经网络运算过程中,当模糊规则较多时,网络学习速度慢,方法实时性差的缺点,本文提出采用粗糙集理论对该模型进行优化,该方法利用粗集数据分析方法,通过知识约简从数据中推理逻辑规则,并用约简后规则集作为模糊神经网络的规则将输入映射到输出的子空间上：在这个子空间上用改进的BP算法训练进行逼近。实验结果表明：通过粗集数据挖掘后提取的规则,不仅规则数目减少,且规则是不完全规则,减少了网络输入维数和各层神经元的个数,提高了网络运算速度,满足了系统实时性要求。