基于神经网络的多功能收割机发动机性能仿真及优化

随着全球经济和工业的快速发展,能源危机和环境保护问题越来越突出,传统内燃式发动机受到了巨大冲击,因此研究高效、节能的发动机显得尤为重要。为此,研究一种压缩比为10.6多功能收割机,并设计了基于MatLab仿真平台的GT-Power神经网络模型,利用神经网络训练和测试的数据自动进行仿真和储存,采用拉丁超立方采样算法设计试验,简化运算过程提高寻优效率。实验结果表明:神经网络模型转矩、比油耗和温度等参数模型预测误差很小、精度很高,可用于多功能收割机发动机的性能预测,使其各项指标参数最优化。     

基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究

为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。     

农业机器人轨迹优化自动控制研究——基于BP神经网络与计算力矩

以农业机器人精密轨迹优化自动控制为目标,在优化算法中引入BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器,旨在减少作业过程中的运动误差,提高其工作效率。首先,建立农业机器人数学模型,分析其运动学和动力学原理;然后,设计了农业机器人运动控制系统,引入BP神经网络对不确定动力学因素进行判断,并提出解决该因素的自适应学习法;最后,对该系统运用Mat Lab进行了仿真。试验表明:以BP神经网络与计算力矩法结合的自动控制器可以有效优化机器人运动路径,提高机器人整体作业效率,系统运行稳定、可靠性强,且对外部环境的干扰因素具有较强的自适应学习能力。     

智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络

为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。     

基于ANN的轴流脱粒与分离装置性能指标预测

影响水稻轴流脱粒与分离装置性能指标的因素很多,并且它们之间存在着复杂的非线性关系,用传统方法很难对其进行准确预测。神经网络算法简单、学习收敛速度快、具有线性、非线性逼近精度高等特性。本文以正交旋转组合实验获得的数据作为样本,对人工神经网络(ANN)模型进行训练学习,利用训练后所得到的模型,对性能指标进行了预测。结果表明,网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度,为机械性能指标研究提供了一定的理论辅助手段。     

低模数水玻璃对橡胶轻骨料混凝土力学性能的影响

为了了解不同掺量水玻璃对橡胶轻骨料混凝土(RLC)力学性能的影响,在RLC中加入水玻璃,并用20％粉煤灰代替水泥,制作水玻璃掺量分别为0,2％,4％,6％,8％的混凝土试块.通过核磁共振试验研究其微观孔隙变化及强度形成机理;进行对数函数曲线预测和BP神经网络强度预测,判断其可靠性并对比优劣.结果表明:水玻璃的掺入使RL...     

基于BP神经网络的柴油发动机特性建模

建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。     

Research on immunization strategies based on independent sets of complex networks

According to the concept of independent set, this paper proposes a new immunization strategy of complex networks which immunizes the nodes in an independent set with maximum degree, called targeted immunization in the independent set. When the total degree of immune nodes in independent set is equal to the total degree of targeted immunization nodes in the whole network, the immunization strategy of independent set is more effective than the targeted immunization strategy of the whole network. Based on the network structure, this paper explains the reason. Comparing the random immunization of independent sets with the random immunization in the whole network, test results indicate that more nodes do not be removed with high degree for the random immunization of independent sets. For classic susceptible-infected(SI) model, all nodes in the network are only two states: susceptible or infected. In the study of immunization strategies, comparing SI model with SIR, SIS models. The use of SI model will be more favorable.     

物联网技术在食品及农产品中应用的研究进展

物联网(IOT)技术正被越来越多地应用在食品及农产品领域。首先简介了无线射频识别标签(RFID)和无线传感器网络(WSN)的原理和技术,然后较全面地分析归纳了近年来这些技术在食品、农产品的生产监控、安全监管及供应链的溯源与追踪等领域的应用研究现状,并分析了存在的问题和解决途径,最后展望了这些技术今后的发展趋势和应用前景。     

基于最小生成树模型的树状灌溉管网的优化设计

针对灌溉管网优化中的管网布置和管径选择问题,以追求管网投资最小为目标,采用结合设计者工程经验的Kruskal算法生成符合工程要求的灌溉管网最小生成树。将管网中的线路根据节点之间的距离进行边权赋值,参与最小生成树求解,保证算法的可用性,并与相关生成树算法进行比较。实例研究表明,该方法能克服局部最优解的缺陷,能快速求解符合工程实际的树状管网布置和管径。