简介：单神经元(PSD)控制器利用神经元的自学习、自组织能力,根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整,达到了在线调整PID参数的目的;且设计时无需精确对象模型,克服了常规PID因负载、模型参数的变化及非线性因素等影响PID精确调节的缺点.采用遗传算法对单神经元PID参数进行寻优,在搜索空间内获得全局最优点.仿真结果表明:采用遗传算法改进的单神经元PID控制器能获得较好的控制效果.

简介：针对机器人轨迹笛卡尔空间规划中需要精确规划出机器人路径曲线,且在需要精确跟踪轨迹场合却有很多曲线往往达不到精度要求的问题,利用改进性遗传算法,分段跟踪Bezier曲线的各部分,使机器人运行平稳,路径圆滑平顺。仿真实验表明,改进后算法收敛效果明显。

简介：门座起重机变幅机构设计的优劣决定性地影响整机的使用性能。对传统门座起重机组合臂架式变幅机构的数学模型进行了合理简化，并利用遗传算法的并行处理特性对其进行轨迹与尺寸综合优化。数值算例表明，本文方法是有效的，且计算结果较传统方法更优。

简介：本文提出了三相电动机的优化设计的新方法，其新颖性在于将电动机分析程序（步骤）与一种遗传算法结合起来优化诸如电动机转矩，效率，材料成本或一些其它电动机数据这样的目标函数或优化这些目标函数的组合，提出了两种电动机分析方法；第一种以充分解析的程序为基础，而第二种使用了有限元法。包含了一些有关表面安装的永磁三相电动机设计优化的例子，并对遗传算法优化技术和传统的爬山直接搜索法两者作了比较，本文以对提议的设计方法的局限性和优点的讨论作为结束。

简介：针对遗传算法（GA）在函数优化中存在的收敛速度慢、精度低等不足,提出将量子遗传算法（QGA）应用于多元函数的优化问题上。利用Matlab进行实例仿真,结果表明,量子遗传算法的性能要优于GA,QGA具有比GA更快的寻优速度和更高的精确度。

简介：提出了一种基于遗传算法的车间作业调度问题.根据目标函数建立了算法数学模型,针对该模型,用遗传算法对其进行优化调度.首先设计了染色体编码方式,确定了适应度函数;然后通过选择、交叉、变异等操作,得到目标的全局较优解.仿真示例说明了遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.

简介：集装箱装载是一个复杂的组合优化问题，约束条件多，属于多项式复杂程度的非确定性（Non-deterministicPolynomail，NP）完全问题，求解难度大。在考虑一些实际应用中的约束条件下，提出了一种三维集装箱装载的改进遗传算法。算法中考虑了货物放置方向、装载容积等约束条件，给出了有效的解码算法。实例仿真结果说明该算法的有效性和实用性，可以直接在实际中应用。

简介：BP神经网络是故障诊断领域运用最为广泛的一种方法。针对BP神经网络隐含层单元数难以确定的问题，对现有以经验公式确定隐层单元数的方法进行对比分析，提出一种在经验公式基础上改进的方法，并通过风力发电机齿轮箱故障诊断实例验证。结果表明，该方法能有效地加快寻找最优隐层单元数的速度。

简介：收排线机构主要用于电线、电缆、纺织等工业,作为电线、电缆、线、绳、带等的收线、绕制线圈以及卷绕成盘等用.通过对收排线机构的工作原理、直线移动式无级变速器的结构、运动学分析,介绍了收排线机构的设计方法.

简介：异步电动机控制系统是一个较难的工程问题。由于交流电动机机械系统具有非线性动态特性，以及交流电动机的某些状态变量无法测量，这些问题都使系统控制问题变得复杂。另外温度发生变化时，转子电阻发生很大变化，这又是一个控制系统难以克服的问题。使用神经网络的自适应控制技术来实现感应电动机的控制问题，第一种是单输入-单输出（SISO）系统，控制器使用静态多层感知器神经网络（MLP神经网络）；第二种是多输入-多输出（MIMO）系统，控制器使用递归神经网络为动态控制系统方案。本文重点讨论MIMO系统。

简介：针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型。仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度。

简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：从"应用型本科教育"概念提出的背景出发,分析了"应用型本科教育"概念产生分歧的根源,提出"应用型人才"是大学本科教育人才培养的主要目标.

简介：利用传统方法设计停歇的四连杆机构较繁琐.介绍了利用四杆机构的运动仿真软件来设计具有长停歇运动的四杆机构.

简介：采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。

简介：

简介：神经网络作为非线性模拟的一种具有生命力的方法,近年来在自动控制、信息处理等方面得到了广泛的应用,本文简要介绍了BP神经网络和RBF神经网络,讨论了神经网络在非线性系统建模中的应用.

简介：为了实现对服务型制造研究的深入理解,通过整理大量文献分析了服务型制造的发展与研究现状,指出现有研究的不足以及未来研究方向。同时,按时间维和空间维提出了服务型制造的两种类型,强调了产品服务化模式的重要性,并进行了研究综述。

简介：本文叙述了基于神经网络方法的感应电机转子故障诊断的进展情况。神经网络在适当选择输入输出时可以用比较有效的方法取代用以构成诊断系统知识库的故障电机模型。通过对正常电机的实验性试验和在电机故障情况下的模拟取得的数据来训练网络，诊断系统就可以鉴别“正常”电机和“故障”电机。该程序可取代基于电机模型的诊断程序所要求触发门限的语句。

简介：采用神经网络来辨识汽车发动机的有关歧气管压力环节的非线性动态模型,为实现系统的非线性动态映射,引入了外部回归项,然后用动态Levenberg-marquardt算法来对动态模型进行参数估计.仿真结果表明,基于神经网络的模型具有较高的精度和较强的通用性.在此基础上,用动态增益矩阵法的故障诊断方法和神经网络实现汽车发动机的在线故障诊断.