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制备了DP590钢板与AA6011铝合金板的自冲铆接接头、胶接接头及胶铆接头,分析了结构胶对自冲铆接接头成形质量及力学性能的影响,并基于灰色关联法确定了胶铆参数对接头力学性能的贡献程度。结果表明:胶铆接头的静失效载荷与能量吸收值均高于自冲铆接接头,且胶粘剂的使用不影响接头的失效形式;胶粘剂的引入使得胶铆接头的底切量与剩余厚度降低;在胶层不变的情况下,铆接压强对最大拉伸力的影响最大,铝板厚度的影响最小。 相似文献
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为了提高农业机械化水平、农业生产效率和优化农业产业结构,保证在农业机械生产与实际需求的一致性,在制订农业机械化水平发展规划过程中需要对农业机械数量进行预测。为此,采用基于遗传算法的BP神经网络预测算法,对我国从1997-2013年期间以农机总动力、中大型拖拉机数量和小型拖拉机数量为内容的主要农业装备数量进行预测。预测结果表明,利用遗传算法与BP神经网络相结合的方法预测全国农业机械装备数量,农机总动力预测值与绝对值平均误差为1.080%、农用大中型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.352%、小型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.765%,预测精度稳定,该预测方法适用于本时间序列预测问题。 相似文献
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卞海玲许莎邢彦峰 《农业装备与车辆工程》2021,59(10):1-5
搭接长度影响铝合金和碳纤维增强复合材料的自冲铆接与胶接混合连接接头的力学性能。在胶铆混合连接试验中,选择碳纤维增强复合材料(CFRP)和6061-T6铝合金板,利用万能拉伸试验机对连接件进行拉伸-剪切试验,分析拉伸-剪切试验各个阶段接头的失效过程,以及接头的极限失效载荷、能量吸收值和失效模式。结果表明,拉伸-剪切试验各阶段不同搭接长度的胶铆接头失效过程一致。当搭接长度逐渐增加,接头的极限失效载荷和能量吸收值也随之增加。胶铆接头的失效模式主要为下板6061-T6脱离铆钉和上板CFRP,胶层的失效模式为混合破坏模式,且搭接长度越大,铝板上胶粘剂和基体所占据的面积越大。 相似文献
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基于BP神经网络的辽宁省农机总动力预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决农业兼业化、农村空心化和农民老龄化等问题,需要在提高农业机械化水平、农业生产效率、优化农业产业结构和降低农民劳动强度基础上,保证当地农业机械化发展水平符合当地实际需求。因此要求制订农业机械化发展规划所依据的预测数据具有较高的准确性。本文使用遗传算法优化后的BP神经网络以1997~2012年辽宁省农机总动力为时间序列预测模型进行预测。预测结果为:到2014年辽宁农机总动力将达到2.789x107kw,较1994年上涨189.7%,年平均增长5.56%。由预测结果可知,预测值与实际值最大误差2.877%,预测值与历史样本数据之间的绝对值平绝误差为1.124%。预测结果准确性较高,预测精度稳定性较好,为制订农业机械化发展规划提供理论基础和数据依据。 相似文献
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基于改进BP神经网络的农业机械数据预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高河南省农业机械数据预测的精度,获得更可靠的预测结果,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化的误差方向传播(BP)神经网络预测方法,利用APSO算法优越的全局搜索能力更新BP神经网络的权值和阈值,有效结合两种算法的优势,并引用河南省1986-2017年农业机械数据进行测试。仿真结果表明,本文提出的APSO-BP算法比同等条件下BP神经网络算法和PSO-BP算法预测误差平均可降低2.4%和1.35%,可以有效提高预测的速度和精度。 相似文献
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基于遗传算法和BP神经网络的用水 总被引:7,自引:0,他引:7
为避免BP算法易陷入局部极小的缺陷,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成GA-BP混合算法。以GA优化BP网络的初始权值和阈值,按负梯度方向修正网络权值及阈值,对网络进行训练。最后,用matlab编写GA-BP计算程序,以多组数据进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明该方法可以有效、准确的应用于城市用水量预测。 相似文献
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为准确预测冬季果园土壤温度,建立了蓄水坑灌条件下BP神经网络土壤温度预测模型(BP-WSPI-T)、遗传算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(GA-WSPI-T)和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(IBP-WSPI-T),采用坑内平均气温、地表温度、沿相邻两蓄水坑中心连线距坑壁的距离和距坑壁5cm处分层土壤最低温度为模型输入,对距坑壁15、25和35cm处分层土壤最低温度进行预测,并通过与田间实测数据的统计学分析来判定预测效果。结果表明:BP-WSPI-T、GA-WSPI-T和IBP-WSPI-T模型的平均相对误差分别为8.19%、4.41%和7.57%,GA-WSPI-T模型的预测效果最好,较BP神经网络预测精度得到了很大的提高,建议采用GA-WSPI-T模型对蓄水坑灌冬季果园土壤温度进行预测。 相似文献
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基于改进BP神经网络的复合叶轮离心泵性能预测 总被引:2,自引:0,他引:2
应用Matlab建立了复合叶轮离心泵效率和扬程的BP神经网络预测模型.选取73组试验结果作为样本,采用LevenbergMarquardt法则对构建的网络进行训练,并随机选取12组训练样本外的数据对训练好的网络进行测试.试验的主要参数为流量Q, 叶片数z,叶片出口安放角β2,短叶片进口直径Di,叶片出口宽度b2,效率η以及扬程H.其中选取Q,z,β2,Di,b2作为网络的输入层,η和H作为输出层.预测结果的分析表明,预测值与试验值具有较好的一致性,利用BP神经网络对复合叶轮离心泵性能进行预测是可行的,可用来作复合叶轮的辅助设计,从而缩短试验时间,降低成本. 相似文献
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基于BP神经网络的土壤氮素运移模型 总被引:1,自引:0,他引:1
随着淡水资源的日益紧缺,再生水灌溉已成为人们日益瞩目的研究方向,而再生水灌溉条件下土壤氮素运移规律与模拟成为这个研究的关键环节之一.以往对土壤氮素运移的模拟主要聚焦在数值模拟上,鉴于数值模拟在应用上的复杂性,为了寻找一种简便实用的模拟方法,尝试引入人工神经网络技术对土壤氮素运移进行模拟,经模拟计算得出,拓扑结构为10:12:7的BP网络模型可以较精确地模拟再生水灌溉条件下的土壤氮素运移,此研究为土壤氮素运移的研究开辟了新方向. 相似文献
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因现有润滑方程中的流量因子系数值有限,不能满足摩擦学研究的需要。本文利用BP神经网络,使用L—M规则,对润滑方程中流量因子系数进行了预测。训练时,以微凸体的纵横比v为输入样本,输出样本为压力流量因子的两个系数。结果表明:训练良好的BP网络输出数据与实测数据吻合较好,并具有收敛速度快等特点。 相似文献
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