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基于EBF神经网络的复合材料耐压壳性能研究
被引量：
10
1
作者
李彬
庞永杰
+1 位作者
程妍雪
朱枭猛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期1323-1329,共7页
为了对水下航行器非均匀内部环肋复合材料耐压壳进行高效率结构性能设计,基于复合材料可设计性特点,应用复合材料细观力学刚度的材料力学理论与有限元分析方法对耐压壳结构进行力学仿真分析,结合EBF椭圆基神经网络近似模型技术以及拉丁...
为了对水下航行器非均匀内部环肋复合材料耐压壳进行高效率结构性能设计,基于复合材料可设计性特点,应用复合材料细观力学刚度的材料力学理论与有限元分析方法对耐压壳结构进行力学仿真分析,结合EBF椭圆基神经网络近似模型技术以及拉丁超立方设计试验方法从细观层面对组分材料属性在非均匀环肋复合材料耐压壳性能中的影响进行研究。结果表明:纤维和基体的弹性模量对耐压壳结构材料力学性能影响最大,剪切模量对各力学性能影响都很小。在组分材料属性一定的情况下,随着纤维体积分数增加,Tsai-Wu失效指数和临界失稳压力有所提高,而相邻肋骨中点处壳板周向应力、肋骨处壳板轴向应力和肋骨应力随之降低。因此,在非均匀环肋复合材料耐压壳设计过程中应重点考虑较大弹性模量以及适当纤维体积分数的组分材料以达到结构性能最优化的目的。
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关键词
水下航行器
复合材料
非均匀环肋耐压壳
ebf
神经网络模型
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职称材料
无砟轨道扣件拆装机械手的多目标优化设计
2
作者
赵越田
王少华
王缙升
《机械设计与制造》
北大核心
2026年第3期51-56,62,共7页
为了更好的应对我国当前高速铁路自动化精调的繁重任务,提出了基于EBF神经网络模型和NSGA-Ⅱ算法的无砟轨道扣件拆装机械手的多目标优化设计方案。采用最优拉丁超立方法进行试验设计,并基于试验设计样本点确定了拟合精度最高的EBF神经...
为了更好的应对我国当前高速铁路自动化精调的繁重任务,提出了基于EBF神经网络模型和NSGA-Ⅱ算法的无砟轨道扣件拆装机械手的多目标优化设计方案。采用最优拉丁超立方法进行试验设计,并基于试验设计样本点确定了拟合精度最高的EBF神经网络近似模型,最终建立机械手主体结构设计变量和最大应力、最大变形、质量和各阶固有频率之间的映射关系。通过带精英保留策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),得出最优的Pareto解集合,并重新计算机械手主体结构真实响应。优化后机械手的质量减轻了15.24%,且各阶固有频率降低至激振频率之外,该结果表明机械手主体结构性能得到了改善,从而证明了该优化策略的实用性。
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关键词
多目标优化
拉丁超立方
ebf
神经网络模型
NSGA-Ⅱ算法
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职称材料
基于有效神经元的自组织模糊神经网络算法
被引量：
2
3
作者
高培
赵鑫
王士同
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第35期50-56,共7页
针对传统神经网络识别率低和泛化能力差的问题,提出了一种改进的自组织模糊神经网络(SOFNN)学习算法。以保存椭球基函数(EBF)层各个神经元的输出及输出之和为依据进行神经元的修改,删除和增加,进而得到网络的有效神经元,并减少样本训练...
针对传统神经网络识别率低和泛化能力差的问题,提出了一种改进的自组织模糊神经网络(SOFNN)学习算法。以保存椭球基函数(EBF)层各个神经元的输出及输出之和为依据进行神经元的修改,删除和增加,进而得到网络的有效神经元,并减少样本训练的时间。用最小二乘法(RLSE)估计参数,用梯度下降法修改参数,保证网络收敛。与其他的模糊神经网络相比,在精确度、结构复杂性和抗干扰性方面的优越性,在真实数据集上得到了有效的验证。
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关键词
模糊神经网络
自组织
预测模型
椭球基函数(
ebf
)
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职称材料
考虑材料参数不确定性的皮肤伤口缝合力预测模型
被引量：
3
4
作者
温广全
纪小刚
+1 位作者
段玉顺
邓霖
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2023年第4期441-449,共9页
为快速、有效地评估缝合皮肤伤口所需的力,运用非线性有限元方法,对不同尺寸、不同材料参数皮肤伤口进行缝合力数值计算;以计算结果为样本,采用椭球基神经网络模型,构建了皮肤伤口缝合力预测模型;考虑到皮肤材料参数的不确定性会影响数...
为快速、有效地评估缝合皮肤伤口所需的力,运用非线性有限元方法,对不同尺寸、不同材料参数皮肤伤口进行缝合力数值计算;以计算结果为样本,采用椭球基神经网络模型,构建了皮肤伤口缝合力预测模型;考虑到皮肤材料参数的不确定性会影响数值计算结果的可靠性,预测模型采用Monte-Carlo方法进行了皮肤材料参数的不确定性传播分析;最后,以猪皮为实验材料进行伤口缝合力预测分析与测量实验,验证了该方法的可靠性.结果表明,间断缝合椭圆形皮肤伤口,缝合点处所需缝合力按缝合针次呈先增后减趋势,峰值力发生在伤口中线前,40 mm×10 mm伤口,缝合力峰值约为1.7 N;40 mm×14 mm伤口,缝合力峰值约为2.5 N.受材料参数不确定性影响,缝合力预测结果最高有±0.6 N的波动.构建预测模型的理论方法,为皮肤等生物软组织材料参数不确定性传播问题提供了有效的解决思路,同时为机器人手术缝合提供重要的力学参考信息.
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关键词
皮肤力学特性
缝合力预测模型
椭球基神经网络
不确定性传播
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职称材料
题名
基于EBF神经网络的复合材料耐压壳性能研究
被引量：
10
1
作者
李彬
庞永杰
程妍雪
朱枭猛
机构
哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室
哈尔滨工程大学船舶工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期1323-1329,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51009040)
文摘
为了对水下航行器非均匀内部环肋复合材料耐压壳进行高效率结构性能设计,基于复合材料可设计性特点,应用复合材料细观力学刚度的材料力学理论与有限元分析方法对耐压壳结构进行力学仿真分析,结合EBF椭圆基神经网络近似模型技术以及拉丁超立方设计试验方法从细观层面对组分材料属性在非均匀环肋复合材料耐压壳性能中的影响进行研究。结果表明:纤维和基体的弹性模量对耐压壳结构材料力学性能影响最大,剪切模量对各力学性能影响都很小。在组分材料属性一定的情况下,随着纤维体积分数增加,Tsai-Wu失效指数和临界失稳压力有所提高,而相邻肋骨中点处壳板周向应力、肋骨处壳板轴向应力和肋骨应力随之降低。因此,在非均匀环肋复合材料耐压壳设计过程中应重点考虑较大弹性模量以及适当纤维体积分数的组分材料以达到结构性能最优化的目的。
关键词
水下航行器
复合材料
非均匀环肋耐压壳
ebf
神经网络模型
Keywords
underwater vehicle
composite materials
non-uniform ring-stiffened pressure hull
ebf neural network model
分类号
U661.43 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
无砟轨道扣件拆装机械手的多目标优化设计
2
作者
赵越田
王少华
王缙升
机构
西南交通大学机械工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2026年第3期51-56,62,共7页
文摘
为了更好的应对我国当前高速铁路自动化精调的繁重任务,提出了基于EBF神经网络模型和NSGA-Ⅱ算法的无砟轨道扣件拆装机械手的多目标优化设计方案。采用最优拉丁超立方法进行试验设计,并基于试验设计样本点确定了拟合精度最高的EBF神经网络近似模型,最终建立机械手主体结构设计变量和最大应力、最大变形、质量和各阶固有频率之间的映射关系。通过带精英保留策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),得出最优的Pareto解集合,并重新计算机械手主体结构真实响应。优化后机械手的质量减轻了15.24%,且各阶固有频率降低至激振频率之外,该结果表明机械手主体结构性能得到了改善,从而证明了该优化策略的实用性。
关键词
多目标优化
拉丁超立方
ebf
神经网络模型
NSGA-Ⅱ算法
Keywords
Multi-Objective Optimization
Latin Hypercube
ebf neural network model
NSGA-Ⅱ Algorithm
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH24 [机械工程—机械制造及自动化]
U216.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
在线阅读
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职称材料
题名
基于有效神经元的自组织模糊神经网络算法
被引量：
2
3
作者
高培
赵鑫
王士同
机构
江南大学物联网工程学院
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第35期50-56,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60903100
No.60975027)
江苏省自然科学基金(No.BK2009067)
文摘
针对传统神经网络识别率低和泛化能力差的问题,提出了一种改进的自组织模糊神经网络(SOFNN)学习算法。以保存椭球基函数(EBF)层各个神经元的输出及输出之和为依据进行神经元的修改,删除和增加,进而得到网络的有效神经元,并减少样本训练的时间。用最小二乘法(RLSE)估计参数,用梯度下降法修改参数,保证网络收敛。与其他的模糊神经网络相比,在精确度、结构复杂性和抗干扰性方面的优越性,在真实数据集上得到了有效的验证。
关键词
模糊神经网络
自组织
预测模型
椭球基函数(
ebf
)
Keywords
fuzzy
neural
network
self-organizing
prediction
model
Ellipsoidal Basis Function（
ebf
）
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
考虑材料参数不确定性的皮肤伤口缝合力预测模型
被引量：
3
4
作者
温广全
纪小刚
段玉顺
邓霖
机构
江南大学机械工程学院
江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2023年第4期441-449,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52175234
51105175)
江苏省“六大人才高峰”项目(JXQC-006)。
文摘
为快速、有效地评估缝合皮肤伤口所需的力,运用非线性有限元方法,对不同尺寸、不同材料参数皮肤伤口进行缝合力数值计算;以计算结果为样本,采用椭球基神经网络模型,构建了皮肤伤口缝合力预测模型;考虑到皮肤材料参数的不确定性会影响数值计算结果的可靠性,预测模型采用Monte-Carlo方法进行了皮肤材料参数的不确定性传播分析;最后,以猪皮为实验材料进行伤口缝合力预测分析与测量实验,验证了该方法的可靠性.结果表明,间断缝合椭圆形皮肤伤口,缝合点处所需缝合力按缝合针次呈先增后减趋势,峰值力发生在伤口中线前,40 mm×10 mm伤口,缝合力峰值约为1.7 N;40 mm×14 mm伤口,缝合力峰值约为2.5 N.受材料参数不确定性影响,缝合力预测结果最高有±0.6 N的波动.构建预测模型的理论方法,为皮肤等生物软组织材料参数不确定性传播问题提供了有效的解决思路,同时为机器人手术缝合提供重要的力学参考信息.
关键词
皮肤力学特性
缝合力预测模型
椭球基神经网络
不确定性传播
Keywords
skin mechanics
prediction
model
for suture force
ebf
neural
network
uncertainty propagation
分类号
O343.5 [理学—固体力学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EBF神经网络的复合材料耐压壳性能研究
李彬
庞永杰
程妍雪
朱枭猛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
无砟轨道扣件拆装机械手的多目标优化设计
赵越田
王少华
王缙升
《机械设计与制造》
北大核心
2026
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于有效神经元的自组织模糊神经网络算法
高培
赵鑫
王士同
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
考虑材料参数不确定性的皮肤伤口缝合力预测模型
温广全
纪小刚
段玉顺
邓霖
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
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职称材料
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