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基于多算法优化BP神经网络的机床主轴振动监控方法
1
作者 孙文 郭磊磊 +2 位作者 曾威 席文奎 魏航信 《工具技术》 北大核心 2026年第1期102-109,共8页
针对机床主轴在切削过程及运行故障时产生较大振动,会导致加工产品质量下降和机床切削精度降低的问题,提出基于粒子群、遗传、模拟退火算法优化的BP神经网络机床主轴振动监控模型。阐述BP神经网络和3种优化算法模型的理论公式。基于解... 针对机床主轴在切削过程及运行故障时产生较大振动,会导致加工产品质量下降和机床切削精度降低的问题,提出基于粒子群、遗传、模拟退火算法优化的BP神经网络机床主轴振动监控模型。阐述BP神经网络和3种优化算法模型的理论公式。基于解算三轴振动传感器方法,将三轴振动传感器部署在机床主轴上,完成不同工况下机床主轴振动信号的采集。利用采集到的数据对BP神经网络进行训练和测试,并将统计学方法融入BP神经网络测试函数,提升监控模型的输出精度。结果表明,优化的监控模型训练初始误差降低40%~50%,训练时误差收敛速度高于未优化模型,其中粒子群算法能更好地提高BP神经网络的误差收敛速度。该研究结果为机床主轴振动监控和切削过程优化提供理论参考。 展开更多
关键词 机床主轴 bp神经网络 振动 传感器 监控
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基于BP神经网络的成都砂卵石离散元模型细观参数标定研究
2
作者 袁胜洋 练小莲 +3 位作者 周伟星 李城栋 谷耀 刘先峰 《铁道学报》 北大核心 2026年第1期140-150,共11页
砂卵石土广泛分布于成都地区,受颗粒粒径限制,采用常规试验手段研究其力学特性时,耗时长且成本高。离散元数值试验是研究砂卵石力学特性的一有效手段,但颗粒间细观参数难以确定。基于砂卵石三轴试验,通过统计真实颗粒圆度和纵横比,采用... 砂卵石土广泛分布于成都地区,受颗粒粒径限制,采用常规试验手段研究其力学特性时,耗时长且成本高。离散元数值试验是研究砂卵石力学特性的一有效手段,但颗粒间细观参数难以确定。基于砂卵石三轴试验,通过统计真实颗粒圆度和纵横比,采用凸包法生成不规则颗粒,利用三维离散元软件构建考虑砂卵石颗粒形貌特征的数值模型。基于不同细观参数试算得到的25组数据建立神经网络,采用BP神经网络反演方式标定模型参数,分别采用莱文贝格-马夸特方法、贝叶斯正则化方法和量化共轭梯度法对数据进行训练。使用后验差分析法评估3种方法预测的模型数据精度。结果表明:使用贝叶斯正则化方法得出的预测参数精度最高,确定的砂卵石土颗粒法切向刚度比k、摩擦系数f分别为1.633、0.831;基于该细观参数,对不同细粒含量的砂卵石三轴试验进行模拟,模型数据和试验数据误差基本都在±10%以内,表明BP神经网络可用于砂卵石模型颗粒法切向刚度比和摩擦系数标定。 展开更多
关键词 砂卵石 不规则颗粒 三维离散元 bp神经网络 细观参数标定
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基于感性工学与BP神经网络的电动修枝剪造型设计优化
3
作者 杨梅 张帆 苏兆婧 《工业设计》 2026年第2期143-146,共4页
文章从用户情感需求与产品造型设计要素出发,结合数学模型相关理论与方法构建回归模型,实现高适应性的产品设计,从而解决目标产品设计与用户实际需求难以深度匹配的问题。首先,采用语义差异量表法,系统收集用户对目标产品的感性意象量... 文章从用户情感需求与产品造型设计要素出发,结合数学模型相关理论与方法构建回归模型,实现高适应性的产品设计,从而解决目标产品设计与用户实际需求难以深度匹配的问题。首先,采用语义差异量表法,系统收集用户对目标产品的感性意象量化数据,并进行归纳与分类;其次,对目标产品模型进行模块化分解,对各模块进行数字化编码,利用所获得的情感意象评价值与模型数据进行模型训练;最后,通过二次语义差异法问卷实验验证方法的有效性。在此基础上,基于BP神经网络预测情感评价最优的产品造型,并进行第二轮用户问卷评分,以检验模型精度。该方法有助于缓解农业工具设计实践中主观需求向客观设计转化过程中存在的匹配不足问题。 展开更多
关键词 工业设计 bp神经网络 遗传算法 感性工学 电动修枝剪
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基于PSO-BP的水质监测系统设计
4
作者 张凌飞 赵明玉 +2 位作者 赵展文 陈博行 陈洋洋 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期33-41,共9页
为提高水质监测系统覆盖范围并提升系统鲁棒性,设计一种以LoRa技术为通信方式,结合BP神经网络的水质监测系统。利用多节点采集水质的温度、pH值、总溶解固体(TDS)、氧化还原电位(ORP)等参数,通过无线传输技术将数据传输至汇聚节点,之后... 为提高水质监测系统覆盖范围并提升系统鲁棒性,设计一种以LoRa技术为通信方式,结合BP神经网络的水质监测系统。利用多节点采集水质的温度、pH值、总溶解固体(TDS)、氧化还原电位(ORP)等参数,通过无线传输技术将数据传输至汇聚节点,之后上传至云端物联网平台并实时下载到本地数据库,以支持网络模型处理和数据可视化分析,实现了多区域信息采集。再结合粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的水质参数预测模型,实现对水质参数的预测补充,以提高系统的鲁棒性。通过实验验证系统水质信息采集的准确性以及参数预测模型的可靠性,结果表明,粒子群优化算法优化的BP神经网络模型对于pH值、温度、TDS和ORP四个参数的预测平均绝对百分比误差分别降低0.8269%、1.9475%、1.1039%和0.3125%,能够满足监测系统的需求。 展开更多
关键词 水质监测 无线传输 LoRa技术 粒子群优化算法 bp神经网络 参数预测
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基于GA-BP神经网络的碳纤维复合芯导线压接缺陷识别方法
5
作者 杜志叶 黄子韧 +2 位作者 俸波 岳国华 廖永力 《电工技术学报》 北大核心 2026年第1期315-328,共14页
碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出... 碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出一种碳纤维复合芯导线压接缺陷的漏磁检测信号缺陷特征提取方法。通过实验优化,以漏磁检测信号数据中7个峰值点的幅值、21个相对位置信息和7个波形类型信息作为缺陷判断特征值,有效地提高了缺陷种类和缺陷程度识别的准确度。对碳纤维芯导线进行磁性制备,并研制相对应的漏磁检测装置,生产106根不同类型、不同程度的碳纤维芯压接缺陷样品,得到613组漏磁检测信号数据并完成特征值提取,搭建基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络。实测数据表明,该方法可以有效地完成对碳纤维复合芯导线压接缺陷类型的识别,同时对缺陷程度的识别准确率可达到94.31%。 展开更多
关键词 碳纤维复合芯导线 缺陷识别 磁性制备 漏磁检测 遗传算法 bp神经网络
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基于GOA-BP的海域蒸发波导智能预报方法
6
作者 文凯 闫晓龙 廖希 《电波科学学报》 北大核心 2026年第1期187-196,共10页
面向对流层超视距通信对大区域高分辨率蒸发波导高度的精确性预报需求,提出了一种融合塘鹅优化算法(gannet optimization algorithm, GOA)和反向传播(back propagation, BP)神经网络的预报模型,即GOABP模型。首先利用天气研究和预报模型... 面向对流层超视距通信对大区域高分辨率蒸发波导高度的精确性预报需求,提出了一种融合塘鹅优化算法(gannet optimization algorithm, GOA)和反向传播(back propagation, BP)神经网络的预报模型,即GOABP模型。首先利用天气研究和预报模型(weather research and forecasting model, WRF)中尺度数值模式,获得区域环境气象参数;其次,结合美国海军研究生院NPS模型预报蒸发波导高度,构建出包含环境信息与蒸发波导高度预报值的联合数据集;再次,引入GOA优化BP神经网络的初始参数,显著增强模型的全局搜索能力和收敛速度,规避传统BP神经网络易于陷入局部最优解的缺陷;最后,经过训练得到GOA-BP模型。实验表明,GOABP模型决定系数达到0.972 1,验证均方根误差(root mean square error, RMSE)平均值为2.24 m,说明GOABP模型能够更准确有效地预报蒸发波导高度。本文方法可为超短波/微波超视距雷达和无线电通信系统规划和应用提供参考。 展开更多
关键词 蒸发波导预报 WRF NPS模型 反向传播(bp)神经网络 塘鹅优化算法(GOA)
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基于BP神经网络的混凝土热学参数反演方法及应用
7
作者 田仲初 赵望 +2 位作者 张祖军 彭涛 林乐鑫 《交通科学与工程》 2026年第1期134-142,共9页
【目的】解决大体积混凝土温度场仿真计算中热学参数与施工现场实际情况不符的问题。【方法】采用BP神经网络对温度场仿真计算所需的热学参数进行反演分析,首先通过均匀设计理论与温度场有限元法分析,构造BP神经网络的训练样本以及测试... 【目的】解决大体积混凝土温度场仿真计算中热学参数与施工现场实际情况不符的问题。【方法】采用BP神经网络对温度场仿真计算所需的热学参数进行反演分析,首先通过均匀设计理论与温度场有限元法分析,构造BP神经网络的训练样本以及测试样本;然后通过L-M算法优化BP神经网络,拟合出测点温度与热学参数的非线性关系;最后,将施工现场实测温度值输入优化后的网络,实现多个热力学参数的同步反演分析,在巴洛河主墩承台大体积混凝土施工中反演绝热温升、导热系数与表面放热系数。【结果】基于L-M算法优化后的BP神经网络能加快网络收敛速度,且反演参数对应的温度计算值与温度实测值吻合良好。【结论】将均匀设计理论引入BP神经网络反演分析中能有效地提高反演分析的效率,该研究成果能够为大体积混凝土施工温度场仿真计算提供指导,进而辅助温控施工。 展开更多
关键词 桥梁工程 大体积混凝土 bp神经网络 均匀设计 热力学参数 参数反演
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基于改进BP神经网络的物联网安全态势感知方法
8
作者 陈伟伟 《计算机应用文摘》 2026年第5期225-227,共3页
针对现有物联网安全态势感知方法在精准度与稳定性方面的不足,文章提出一种基于改进BP神经网络的安全态势感知方法。首先,构建安全态势感知模型,对不同应用场景下的攻击概率进行量化分析,准确定位安全薄弱环节。其次,引入LM(Levenberg-M... 针对现有物联网安全态势感知方法在精准度与稳定性方面的不足,文章提出一种基于改进BP神经网络的安全态势感知方法。首先,构建安全态势感知模型,对不同应用场景下的攻击概率进行量化分析,准确定位安全薄弱环节。其次,引入LM(Levenberg-Marquardt)算法对BP神经网络进行改进,增强其对复杂非线性网络安全态势的辨识能力。在此基础上,设计安全态势评分函数,实现对系统整体安全态势的量化评估。测试结果表明,该模型对各类攻击场景的预测准确率较高;实验组的态势值始终维持在较低水平,且波动幅度较小,表明该方法在有效控制安全态势值、提升感知稳定性方面具有明显优势。 展开更多
关键词 bp神经网络 物联网 态势感知 算法改进 安全
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融合CUSUM方法与BP神经网络的实际供热管网分级泄漏检测
9
作者 周守军 刘晓康 +3 位作者 王耀龙 刘书豪 董建敏 赵一林 《暖通空调》 2026年第3期139-144,共6页
为解决目前供热管网泄漏故障检测困难、效率低的现状,本文提出了一种融合CUSUM(累积和)与BP神经网络(BPNN)的管网泄漏故障分级检测系统。该系统首先采用CUSUM方法(一级)检测供热管网补水流量并判断是否泄漏,如果该管网泄漏,则再采用BP... 为解决目前供热管网泄漏故障检测困难、效率低的现状,本文提出了一种融合CUSUM(累积和)与BP神经网络(BPNN)的管网泄漏故障分级检测系统。该系统首先采用CUSUM方法(一级)检测供热管网补水流量并判断是否泄漏,如果该管网泄漏,则再采用BP神经网络(二级)对泄漏位置进行精确定位。以某矿区实际供热管网为研究对象,结合其供暖期内运行数据与仿真数据,以PCA(主成分分析)方法及数据归一化进行数据处理,构建并训练了实际供热管网泄漏位置检测的BPNN模型,最终开发了该矿区的CUSUM-BPNN供热管网泄漏故障分级检测系统。使用现场供回水管道排污阀对泄漏进行模拟,采用该系统对3个换热站及其供热管网分别进行了测试,结果表明,该系统能够准确判断泄漏故障并快速定位泄漏点所在管段,泄漏报警延迟时间在2 min之内,很少出现故障未报或者误报的情况,验证了本文所开发系统的可靠性和高效性。 展开更多
关键词 供热管网 泄漏检测 CUSUM bp神经网络 仿真模型 主成分分析
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基于GA-BP神经网络的储层油气性智能识别与预测研究
10
作者 陈晓 林佳金 《计算机应用文摘》 2026年第4期253-255,共3页
针对油田后期勘探阶段地层复杂、储层识别难度大、传统方法依赖经验且准确率低的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化的神经网络(BP)方法,用于储层油气性识别与物性预测。该方法以测井曲线数据为基础,通过数据预处理、特征筛选、模型... 针对油田后期勘探阶段地层复杂、储层识别难度大、传统方法依赖经验且准确率低的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化的神经网络(BP)方法,用于储层油气性识别与物性预测。该方法以测井曲线数据为基础,通过数据预处理、特征筛选、模型构建与优化,实现了干层、油层和水层的精准分类,以及孔隙度和渗透率的有效预测。实验结果表明,经过数据均衡化和相关性特征筛选后,GA-BP模型在训练集上的判定系数达0.91,在测试集上的判定系数为0.82,相较于传统BP神经网络,识别准确率提高了18.7%,训练时间缩短了32.4%,为油田的高效勘探开发提供了科学且可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 储层识别 GA-bp神经网络 测井曲线 物性预测 智能勘探
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基于优化BP神经网络的生成式人工智能对网络舆情影响风险评估预警研究
11
作者 易臣何 张雨婷 《农业图书情报学报》 2026年第2期30-41,共12页
[目的/意义]随着生成式人工智能(GAI)技术的广泛应用,实现生成式人工智能情境下网络舆情风险识别预警已成为急迫研究课题。[方法/过程]本研究聚焦于由GAI引发的网络舆情事件,从内容维度、传播维度、情感维度、用户维度4个维度构建风险... [目的/意义]随着生成式人工智能(GAI)技术的广泛应用,实现生成式人工智能情境下网络舆情风险识别预警已成为急迫研究课题。[方法/过程]本研究聚焦于由GAI引发的网络舆情事件,从内容维度、传播维度、情感维度、用户维度4个维度构建风险评估预警指标体系,进而提出一种融合遗传算法(GA)优化BP神经网络的网络舆情风险预警模型。[结果/结论]结果表明GA-BP神经网络模型预警准确率要高于传统BP神经网络模型。研究实现了对生成式人工智能(GAI)诱发的多维度网络舆情风险的特征提取与精准辨识,为构建动态化、可解释的智能预警系统提供了方法论支撑。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 生成式人工智能 舆情风险预警
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基于CS-BP-PID算法的烟叶密集烤房温度控制系统
12
作者 沈少君 闫九福 +4 位作者 卢雨 林晓路 杜超凡 朱荣光 孟令峰 《农机化研究》 北大核心 2026年第4期95-102,共8页
烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经... 烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经网络PID控制器。通过模拟布谷鸟的寄生行为和莱维飞行特性,对BP神经网络的初始权重进行优化,加快了BP神经网络的自学习速度,以实现密集烤房温度的快速精准调控,降低了超调量,提高了响应速度。同时,基于树莓派4B搭建了密集烤房温湿度控制试验平台,并对控制器性能进行了验证。结果表明:CS-BP-PID控制器上升时间为79.35 s,峰值时间为180.00 s,调节时间为249.38 s,最大超调量为3.25%,相比常规PID控制器缩短了38.18%,调节时间缩短了47.05%,峰值时间和最大超调量减少了50%以上,满足系统温度控制需求。通过多阶段烟叶烘烤试验,上等烟比例提高了14.45%,经济效益得到了显著提升。该控制器综合性能优良,达到了精准控温控湿的效果。 展开更多
关键词 烟叶密集烤房 温度控制系统 CS-bp-PID算法
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基于BP神经网络和Mamdani模糊推理系统的盾构隧道施工风险评估
13
作者 李明 李宁博 +2 位作者 张学朋 魏国帅 何磊 《水利规划与设计》 2026年第4期70-80,91,共12页
随着我国运输里程的增加和地下空间的广泛开发,隧道工程得到迅速发展。近年来,盾构法愈发成为隧道施工的主流,而多样的地理环境、复杂的地质条件和不完善的管理体系导致隧道施工事故频发。为准确评估盾构隧道施工项目的事故风险,文章基... 随着我国运输里程的增加和地下空间的广泛开发,隧道工程得到迅速发展。近年来,盾构法愈发成为隧道施工的主流,而多样的地理环境、复杂的地质条件和不完善的管理体系导致隧道施工事故频发。为准确评估盾构隧道施工项目的事故风险,文章基于BP神经网络和Mamdani模糊推理系统提出一种兼顾专家评判和客观实据的风险评估模型。利用已有施工项目作为样本对BP神经网络进行训练,通过神经元之间的权值系数获取风险单元权重,避免了传统评估方法中权重获取过于主观的问题。选取盾构施工准备、盾构始发接收、一般盾构掘进段、联络通道和盾构施工沿线5个方面的14个评估指标,对盾构隧道施工风险进行定量评估和风险分级。最后,选取10个施工区间样本进行评估,评估结果准确率相较于AHP-PI矩阵法提升28.57%,论证了该模型在盾构隧道施工风险评估中应用的可行性。 展开更多
关键词 盾构隧道 施工安全 风险评估 bp神经网络 Mamdani模糊推理系统
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基于BP神经网络参数反演的混凝土化-热-湿多场耦合分析
14
作者 刘昶 张永振 +5 位作者 王桥 栗雨辰 王小毛 周伟 常晓林 田文祥 《中国农村水利水电》 北大核心 2026年第2期122-129,共8页
建立多场耦合模型对混凝土性能演化预测已成为一种重要手段,而模型中各项参数的取值对计算结果影响很大。针对早龄期混凝土有限元模拟中参数难以确定导致模拟精度不足的问题,提出一种融合物理实验与BP神经网络参数反演的混凝土化-热-湿(... 建立多场耦合模型对混凝土性能演化预测已成为一种重要手段,而模型中各项参数的取值对计算结果影响很大。针对早龄期混凝土有限元模拟中参数难以确定导致模拟精度不足的问题,提出一种融合物理实验与BP神经网络参数反演的混凝土化-热-湿(CTH)多场耦合模拟方法。首先,通过引入了优化的化学亲和力函数和修正后的可蒸发水方程,实现对相对湿度多阶段演变的准确模拟;随后,利用基于BP神经网络的参数反演方法,结合物理实验数据,反演优化CTH多场耦合模型关键参数,构建高精度数值模型,并运用在混凝土分块浇筑模拟计算中。该方法的BP神经网络模型训练结果稳定性良好,湿度下降期预测值与实验数据拟合度达90%以上。模拟结果表明构建的CTH多场耦合模型能够精确模拟混凝土内部温湿度场的时空演化过程。这项研究成果为早龄期混凝土多场耦合模型参数标定与工程预测提供了理论与方法支撑。 展开更多
关键词 混凝土 温度 相对湿度 化-热-湿多场耦合模型 bp神经网络 分块浇筑
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基于CEWI指数与BP神经网络的永定河北京段水质评价与预测
15
作者 张保航 张敏 +3 位作者 渠晓东 彭文启 张海萍 张宇航 《环境科学》 北大核心 2026年第3期1722-1732,共11页
水生生物群落是水生态系统健康评价的重要指示因子,但其采集与鉴定过程存在技术复杂和成本高等问题,制约了评价效率.研究提出一种基于深度学习的水质评价指数预测模型,旨在提升评价时效性与普适性. 2020年秋至2021年夏,于永定河北京段布... 水生生物群落是水生态系统健康评价的重要指示因子,但其采集与鉴定过程存在技术复杂和成本高等问题,制约了评价效率.研究提出一种基于深度学习的水质评价指数预测模型,旨在提升评价时效性与普适性. 2020年秋至2021年夏,于永定河北京段布设16个监测点位,开展4次水生态调查,共鉴定大型底栖动物118种、浮游动物159种和浮游植物107种,分别以昆虫纲、轮虫和蓝藻门作为优势类群.通过整合多类群生物多样性构建综合生态水质指数(CEWI),评价结果显示永定河北京段水质整体为β-中度污染.典型对应分析(CCA)表明,水温(WT)、pH、流速(CV)、水深(WD)和溶解氧(DO)为影响生物群落结构的关键环境因子.基于BP神经网络构建的CEWI指数预测模型,其整体R2达0.978,均方误差(MSE)为0.106,平均绝对误差(MAE)为0.262,验证了模型的有效性.研究通过“环境因子-生物响应-模型预测”框架,可为永定河流域生态修复提供了数据支撑与方法创新,具有显著的实践价值与区域指导意义. 展开更多
关键词 永定河 多类群生物综合评价 综合生态水质指数(CEWI) 水质评价 bp神经网络
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IGF2BP2通过GPX4/SLC7A11/ACSL4信号轴介导OGD/R诱导的H9c2细胞铁死亡的作用机制
16
作者 郭道通 张宗雷 +1 位作者 孟凡华 程云涛 《中国医药导报》 2026年第5期67-73,共7页
目的探究胰岛素样生长因子2-mRNA结合蛋白2(IGF2BP2)在氧糖剥夺/再灌注(OGD/R)诱导的环境下对H9c2细胞铁死亡的保护作用及其机制。方法通过OGD/R诱导建立H9c2细胞损伤模型,并将细胞分为对照组、OGD/R组、OGD/R+si-NC组和OGD/R+si-IGF2BP... 目的探究胰岛素样生长因子2-mRNA结合蛋白2(IGF2BP2)在氧糖剥夺/再灌注(OGD/R)诱导的环境下对H9c2细胞铁死亡的保护作用及其机制。方法通过OGD/R诱导建立H9c2细胞损伤模型,并将细胞分为对照组、OGD/R组、OGD/R+si-NC组和OGD/R+si-IGF2BP2组。通过CCK8评估细胞增殖,流式细胞术检测细胞凋亡和周期,生化试剂盒检测还原型谷胱甘肽(GSH)、丙二醛(MDA)和亚铁离子(Fe^(2+))含量,透射电镜观察细胞线粒体形态变化,Western blot法检测IGF2BP2蛋白及铁死亡相关蛋白谷胱甘肽过氧化物酶4(GPX4)、溶质载体家族7成员11(SLC7A11)和长链酰基辅酶A合成酶4(ACSL4)水平。结果与对照组比较,OGD/R组细胞增殖活性下降且细胞凋亡率升高,细胞中GSH含量下降而MDA和Fe^(2+)含量升高(P<0.05);线粒体出现体积缩小、嵴的数量急剧减少、结构模糊甚至完全消失及外膜破裂等现象;细胞中GPX4、SLC7A11蛋白表达降低,而IGF2BP2和ACSL4蛋白水平升高(P<0.05)。与OGD/R组比较,OGD/R+si-IGF2BP2组细胞增殖活性升高而凋亡率下降,细胞中GSH含量升高而MDA和Fe^(2+)含量下降(P<0.05);线粒体结构恢复正常;细胞中GPX4、SLC7A11蛋白表达升高,而IGF2BP2和ACSL4蛋白水平下降(P<0.05)。结论IGF2BP2下调可能通过调节GPX4/SLC7A11/ACSL4信号轴抑制细胞铁死亡,从而减轻OGD/R诱导的H9c2细胞损伤。 展开更多
关键词 IGF2bp2 氧糖剥夺/再灌注 H9C2细胞 铁死亡
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基于GA-BP神经网络优化酒糟酿造酱香型食醋的工艺研究
17
作者 许怡琦 惠明 +3 位作者 牛家乐 田青 潘春梅 尤永松 《粮食与油脂》 北大核心 2026年第3期114-125,共12页
以酿酒副产物酒糟为原料制备酱香型醋,在单因素试验的基础上采用Box-Behnken试验设计,结合响应面法(RSM)和遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)对工艺参数进行优化,并在最优工艺条件下制备酱香型醋,对产品感官、理化及风味进行分析。结果... 以酿酒副产物酒糟为原料制备酱香型醋,在单因素试验的基础上采用Box-Behnken试验设计,结合响应面法(RSM)和遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)对工艺参数进行优化,并在最优工艺条件下制备酱香型醋,对产品感官、理化及风味进行分析。结果表明:RSM测试样本的输出值与试验结果相关系数为0.9841,GA-BP神经网络的相关系数达0.9930。GA-BP神经网络模型预测的工艺参数:发酵温度35.8℃、pH 4.56、复合酶制剂4.2%(以酒糟醪液质量计)、接种量3.96%(以酒糟醪液体积计),使乙醇体积分数达4.75%,较RSM模型优化工艺(4.60%)提升3.26%。基于此工艺制备的酱香型食醋感官、理化及微生物指标均符合国家标准,并且具有独特酱香风味,这主要源于杂环类和醇类协同呈味作用。 展开更多
关键词 酒糟 发酵 GA-bp神经网络 酱香型食醋 工艺优化
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基于BP神经网络的地铁车站结构地震易损性分析
18
作者 蒋家卫 麻婷婷 +1 位作者 赵凯 陈国兴 《地震工程与工程振动》 北大核心 2026年第1期24-31,共8页
综合考虑偶然与认知不确定因素的地下结构地震易损性分析需要消耗大量的计算资源,本文提出了一种基于BP神经网络的地下地铁车站结构的地震易损性分析方法。基于有限元分析方法开展地铁车站结构在1140条原始地震动作用下的非线性动力时... 综合考虑偶然与认知不确定因素的地下结构地震易损性分析需要消耗大量的计算资源,本文提出了一种基于BP神经网络的地下地铁车站结构的地震易损性分析方法。基于有限元分析方法开展地铁车站结构在1140条原始地震动作用下的非线性动力时程响应分析,并以有限元分析结果为学习样本,训练用于预测地震作用下地铁车站结构最大层间位移角的BP神经网络模型。采用对数线性模型对层间位移角-地震动强度参数进行拟合,发现基于BP神经网络模型与有限元分析结果拟合得到的对数线性模型基本一致,基于2种方法计算结果建立的地震易损性曲线也基本一致。研究结果表明,基于BP神经网络方法可较好地预测地铁车站结构的震后失效概率,能有效提高地下结构地震易损性分析的计算效率。 展开更多
关键词 地下结构抗震 bp神经网络 地震易损性分析 数值模拟 地铁车站
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基于BP神经网络的风力发电机弹性支撑优化设计
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作者 齐杰 朱成顺 +2 位作者 孙高峰 张辉 林尉 《机械设计》 北大核心 2026年第2期75-83,共9页
风力发电机弹性支撑在风力发电机组中起着重要的减振作用,其减振效果直接影响机组的工作寿命。随着风电技术的发展,电机质量及其产生的扭矩不断增大,通过经验对弹性支撑的设计参数进行选择难以收到较好的效果。该研究引入BP神经网络与NS... 风力发电机弹性支撑在风力发电机组中起着重要的减振作用,其减振效果直接影响机组的工作寿命。随着风电技术的发展,电机质量及其产生的扭矩不断增大,通过经验对弹性支撑的设计参数进行选择难以收到较好的效果。该研究引入BP神经网络与NSGA-Ⅱ多目标遗传算法对弹性支撑进行参数优化,以橡胶结构应力与橡胶用量最小化作为优化目标。运用有限元软件Ansys进行大量仿真试验,将其数据用于BP神经网络预测模型的训练,结合NSGA-Ⅱ多目标遗传算法寻找全局最优解。经试验验证,优化方案的刚度符合设计要求,弹性支撑橡胶件最大应力减小24.69%,橡胶件质量减小7.80%,整体优化效果明显。所研究的方法对风力发电机弹性支撑的设计具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 风力发电机弹性支撑 bp神经网络 有限元法 多目标优化
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基于鲸鱼BP神经网络的爆破振动速度-频率智能预测
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作者 夏飞 郭一鸣 +1 位作者 李启月 刘恺 《工程爆破》 北大核心 2026年第1期158-168,共11页
为了提高爆破振动质点峰值速度(Peak Particle Velocity,PPV)和主频(f)预测的准确度,有效降低爆破振动的危害,将BP(Back Propagation)神经网络解决复杂非线性函数逼近能力和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)全局搜索能... 为了提高爆破振动质点峰值速度(Peak Particle Velocity,PPV)和主频(f)预测的准确度,有效降低爆破振动的危害,将BP(Back Propagation)神经网络解决复杂非线性函数逼近能力和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)全局搜索能力相结合,建立了WOA-BP神经网络预测模型。以某地下工程为依托,选取高程差、爆心距、水平距离、总药量、最大单段装药量、最小抵抗线、自由面面积、延时时间为输入参数,PPV和f为输出参数,利用灰色关联法分析输入参数与输出参数之间的关联强度得出WOA-BP神经网络预测模型中各输入参数对PPV和f有显著影响。对比分析WOA-BP神经网络模型与经验公式、BP神经网络模型预测结果表明:WOA-BP神经网络模型避免了陷入局部最优的问题,将预测结果误差控制在5%以内,预测结果更准确,训练更加高效,可为类似地下工程光面爆破时预测PPV和f提供参考。 展开更多
关键词 质点峰值速度 主频 爆破振动 WOA-bp神经网络 预测模型
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