简介：着重简述了自紧残余应力释放规律研究的现状和未来,介绍了几种主要的残余应力测试方法和计算公式。为自紧火炮身管射击时残余应力释放规律研究提供了有用的借鉴。

简介：以火炮身管自增强处理为背景，根据炮钢材料实际的拉伸—压缩试验曲线和性能参数，将Bauschinger效应系数和强化效应系数作为加载阶段产生的相当塑性应变的函数，对厚壁圆筒自增强处理产生的残余应力分布规律进行了理论分析和实验研究。

简介：研究了BP神经网络的收敛问题。基于随机理论，提出了解决网络收敛性问题的随机优选法。该方法不仅在任何条件下都能得到问题的具有一定精度的解答，而且收敛速度很快。

简介：芯片式神经性毒剂探测器是一种通过执行多级步骤检测血滴中神经性毒剂的装置，它能够识别沙林的微量射流，也能够帮助鉴别在恐怖袭击地区的个体是否需要接受治疗。该探测器由新加坡南洋理工大学的Nam-TrungNguyen和DSO国家实验室的同事共同完成的一个“芯片实验室”研制，可以探测血滴中的痕量沙林和相关的神经性毒剂。

简介：在讨论神经网络自适应学习算法的基础上,研究了某自行火炮传动机构中圆锥圆柱轴承故障特征参数的选取及智能故障模式诊断,并在疲劳实验机和设备上进行了实验,取得了满意效果。

简介：基于神经网络设计出一种新的装甲车辆维修系统.该系统的知识获取所采用的方式是自动的,克服了现有车辆维修系统的知识获取瓶颈问题.系统还具备了在线学习功能,增强了系统的自适应能力,大大提高了系统的适用性.

简介：针对坦克炮身管精确定位和平衡问题，提出了一种基于干扰观测器（DOB）的RBF神经网络滑模控制策略。由于炮控身管平衡系统模型中存在某些时变的不确定参数，所以利用RBF神经网络的万能逼近特性来辨识该参数。为了更好地提升系统的抗干扰性能，引入了干扰观测器，对系统外部扰动进行实时观测。通过仿真试验可知，该控制策略有效地提高了系统的稳定性，消除了滑模控制过程中固有的抖振现象，并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能，使系统具有良好的鲁棒性。

简介：γ—氨基丁酸(GABA)受体是中枢神经系统中主要的抑制性神经递质作用的靶位点，是配体门控离子通道超家族成员之一。简述了GABA受体的分类，重点讨论了国内外有关GABAA受体的结构与功能的关系和与其相互作用的有关化合物，对GABA受体药理学研究的进一步深入，可以为筛选新型的躯体失能剂奠定基础。

简介：在统计概率基础上建立了信息神经网络，探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法；并在12150L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明，该方法是可行的。

简介：对某航炮加速器运动特性进行了分析，测绘了加速器滚轮运动曲线，并采用BP神经网络进行拟合。给出了各运动件之间的约束关系，运用MATLAB软件对加速器运动特性进行了仿真计算，并对仿真结果进行了分析。为进一步研究加速器运动特性和改进设计提供了理论参考。

简介：

简介：在预防G类神经性毒剂中毒研究领域，以色列魏茨曼科学院的达恩·S·陶菲克（DansTawfik）教授及其合作者作出了重要发现。一导言G类神经性毒剂及有机磷杀虫剂都是乙酰胆碱酯酶（AChE）抑制剂，对军民生命健康可构成较大威胁。

简介：该文介绍了利用基质辅助激光解吸电离时间飞行质谱（MALDI-TOFMS）的方法。这种新的方法对神经性毒剂的降解产物进行了快速筛选分析。选择5种标准品作为模型化合物，包括0-异丙基甲基膦酸（IMPA），0-频那基甲基膦酸（PMPA），0-乙基甲基膦酸（EMFA），0-异丁基甲基膦酸（i-BuMPA）以及0-环己基甲基膦酸（CHMPA），它们分别为沙林（GB）、梭曼（GD）、Vx、原苏联Vx（RVX）以及GF的降解产物。为了比较，采用CHCA（α-氰基-4-羟基肉桂酸）和DCCA（7-（二乙氨基）-3-羧酸-香豆素）作为MALDI基质，并采用三倍频Nd：YAG激光器（355nm）和氢拉曼激光器（多频激光器），快速成功地筛选出5种神经性毒剂降解产物，据此可认为MALDI—TOFMS方法可作为有效的常规检测工具。

简介：提出了一种将小波变换同神经网络相结合的方法,旨在克服由于广为采用的神经网络在对不定信息处理方面存在的不足和容易陷入局部极小值的问题,将小波变换与神经网络相结合,利用混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优.仿真结果表明,此种算法快速、有效,能很好地解决某些复杂的辨识问题.

简介：该文应用人工神经网络的建模方法及自适应学习速率的BP算法,用于发动机进气管真空度的计算,并使用Matlab中的神经网络工具箱进行仿真模拟.把模型的仿真结果与实际测量数据相对比,试验结果表明,这种新的研究方法具有很高的精度,在一定条件下可以代替理论计算.

简介：针对目前离子迁移型毒剂报警器中所采用的模式识别方法的缺陷，提出了一种模糊神经网络结构，并针对学习训练的经典BP算法进行了一系列的改进，通过仿真实验获得了最优化参数，同时对其可行性和优越性进行了验证。

简介：在分析神经网络和灰色关联度诊断方法的基础上,研究并提出了改进的BP神经网络和ABO灰色关联度诊断法.应用小波分析法对齿轮箱振动信号进行小波消噪,提取了信号的时频域特征参数.讨论了特征参数的无量纲化处理方法,并结合ABO灰色关联度诊断法简单易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了齿轮箱的故障模式识别和诊断决策.

简介：摘要：利用泛函微分方程的度理论，研究一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局分支的存在性，研究结果为该类神经网络的应用设计提供理论基础．

简介：为满足科研和医学应用上的需要，用基因工程的方法制备海蛇神经毒素。首先人工合成海蛇神经毒素Erabutoxin（Eb）的基因，重组到T载体。通过PCR扩增Eb基因，用限制性内切酶把基因片段酶切成黏性末端，然后将目标基因插入表达载体pPET22b（＋），电转重组质粒到宿主菌BL21（DE3），在25℃0．5mmol／LIPTG诱导培养8h收获培养物，SDS-PAGE电泳检测目标蛋白大部分存在于包涵体中，用8mol／L尿素溶解后，利用C末端的His-6与Ni^2＋离子亲和层析纯化，得到单一的电泳蛋白带。

简介：轮毂电机式电动汽车在启动和运转过程中,电机控制系统经常要接收随机调速控制信号。传统PID控制难以实现快速、精确的速度调节。为解决此不足,提出采用神经网络PID（NNPID）进行控制的方法,首先对无刷直流电机进行建模分析,然后以BP算法训练神经网络并搭建控制系统,最后在Matlab/Simulink仿真环境下对该系统进行多种运转条件下的仿真并与传统控制策略进行比较,结果证明：基于神经网络的控制策略的电机控制系统启动平稳,能有效减少不稳定信号的干扰,对期望输出能实现较好的跟踪,可以满足一般电动汽车运行的需要.