神经网络的研究与应用论文

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周大侠go
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达宝利姜广丛

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[摘要] 用GT-Power软件建立了压缩比为6的8L的Otto循环发动机仿真模型，并在此基础上建立用于Atkinson循环发动机设计和优化的人工神经网络模型。应用拉丁超立方采样算法进行实验设计，用GT-Power对各实验点进行计算，得到用于神经网络训练和测试的实验数据集。通过MATLAB/GT-Power耦合的自动化平台进行训练和测试数据的采集以及神经网络建模和优选。结果表明，建立的Atkinson循环发动机神经网络模型具有较高的预测精度，可用于Atkinson循环发动机的进一步设计和优化工作。　　关键词：Atkinson循环发动机；实验设计；神经网络；MATLAB/GT-Power耦合平台　 　A Study on the Artificial Neural Network Model for an Atkinson Cycle Engine　　[ Abstract] The model for a 8L Otto cycle engine with a compression ratio of 6 is built with GT-Power software, based on which an artificial neural network ( ANN) model is established for subsequent design and optimization of an Atkinson cycle A design of experiment ( DOE) with Latin hypercube sampling algorithm is performed and all experimental points are calculated by GT-Power to obtain the experimental dataset for ANN training and The collection of training and test data as well as the modeling and selection of ANN model are camed out by using MATLAB/GT-Power coupling The results show that the ANN model established for Atkinson cycle engine has good prediction accuracy and can be used for the further design and optimization of Atkinson cycle 　　Keywords: Atkinson cycle engine; design of experiments; neural network; MATLAB/GT-Power coupling platform　　前言　　由于Atkinson循环发动机采用复杂的铰链机构，应用成本高而没有受到重视。近年来，可变气门正时( variable valve timing，VVT)机构的广泛应用和混合动力轿车的逐渐普及，对Atkinson循环发动机的研究越来越多。Atkinson循环发动机采用比传统Otto循环发动机更大的几何压缩比，因而须利用进气门推迟关闭降低有效压缩比以避免爆燃。进气门推迟关闭又会减小有效排量，降低发动机的动力性能。此外，进、排气门重叠角、进气门推迟角、几何压缩比和点火角等交互影响发动机的爆燃倾向，以至于影响发动机最终的动力性能和燃油经济性。设计和操作变量间高度耦合并交互影响发动机的动力性和燃油经济性，增加了确定最佳的几何压缩比和进行操作参数优化的难度。若完全通过GT-Power计算或反复的卖验进行设计和优化，则较为繁琐且成本较高。　　人工神经网络( artificial neural network，ANN)是一种模拟人脑学习机制的人工智能技术，具有高度非线性的特点，可以用来建立精确的发动机数学模型，并作为GT-Power的替代模型用于发动机性能预测，和用于操作变量的优化。　　本文中介绍了原型Otto循环发动机的GT-Power建模，并利用拉丁超立方采样算法进行仿真实验设计；介绍了基于MATLAB/GT-Power耦合计算的自动化数据采集和神经网络建模平台的设计；利用由GT-Power计算得到的数据进行ANN训练和测试，并选择预测精度最好的ANN模型，以用于进一步的Atkinson循环发动机的设计和优化工作。　　1 发动机仿真模型的建立　　拟设计的Atkinson循环发动机在一台压缩比为6的8L双VVT Otto循环发动机的基础上进行开发。图1为应用GT-Power软件建立的原型Otto循环发动机仿真模型，发动机技术参数见表l。
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耗子爱熊猫

第1章 绪论1 神经网络在石油生产中的应用简介2 神经网络的研究与发展历史3 储层预测的研究与进展4 神经网络模式识别概述5 遗传算法研究与发展概述6 模拟退火算法的研究和发展概况7 支持向量机的研究与进展8 本书的主要研究内容及章节安排第2章 人工神经网络1 引言2 神经元模型3 神经网络模型4 感知器5 误差回传神经网络(BP)6 神经网络的优点7 本章小结第3章 改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用1 引言2 径向基函数网络3 遗传算法4 自适应遗传算法(AGA)基本原理5 基于改进遗传算法的径向基函数网络6 改进的遗传算法径向基函数网络的应用7 本章小结第4章 小波变换及小波神经网络方法研究及应用1 引言2 小波分析3 小波变换模极大检测地震反射界面4 小波神经网络5 小波神经网络的应用一6 本章小结第5章 模糊神经网络方法研究及应用1 引言2 模糊理论3 模糊关系和模糊逻辑推理4 模糊逻辑系统5 模糊系统和神经网络的融合6 模糊神经网络7 用于火山岩储层识别预测的模糊神经网络8 基于模糊神经网络的火山岩储层的识别与预测9 基于模糊神经网络多传感器数据融合的海底输油管道腐蚀检测系统1 0本章小结第6章 改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用1 引言2 模拟退火算法及其特性3 模拟退火算法的渐近收敛性4 模拟退火算法与局部搜索算法比较5 鲍威尔(P0well)算法6 改进的模拟退火人工神经网络7 改进的模拟退火人工神经网络应用8 算法比较9 本章小结第7章 支持向量机方法研究及应用1 引言2 机器学习的基本问题和方法3 统计学习理论的主要内容4 分类支持向量机5 回归支持向量机6 支持向量机的应用7 本章小结第8章 结论参考文献
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邱shannon

哇塞~~我的毕设题目是神经网络在图像处理中的应用研究。。。咱俩差不多呀~~我给你留消息了，加QQ吧~~
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