钢筋混凝土梁结构断裂损伤诊断方法

提出一种基于BP神经网络的结构破损诊断方法,该方法以结构破损前后柔度的变化作为破损诊断网络输入,为了解决由于系统响应样本数据空间分布不均匀对网络收敛速度及网络诊断影响问题,对网络训练样本采用广义空间格点进行了交换,模拟算例及应用实例均表明,本文方法能准确诊断结构破损位置与破坏程度,是一种有效的结构破损诊断方法.     

海洋环流模式中不同近似假设下的海表高度

Boussinesq近似是现代海洋环流模式中经常采用的假设，但随着海洋模式的不断发展完善以及气候研究应用的需要，有必要估算Boussinesq近似造成的模式误差。分别利用一个非Boussinesq近似的海洋模式与另一个结构相同且采用Boussinesq近似的模式计算海表高度，并同时利用模式预报的温度、盐度资料计算了比容异常高度。分析结果显示，这3种不同定义的海表高度无论空间结构，还是时间演变，都基本类似，尤其在热带海区最接近，差值≤1cm。Boussinesq近似意味着在模式中以体积守恒代替质量守恒，通常的做法是对其进行简单的质量补偿来保持质量守恒。比较说明，以质量补偿方法进行的高度订正对减小Boussinesq近似带来的误差没有本质的意义。     

水下拖曳体有关问题的初步探讨

本文介绍了通过海上实验及理论分析研制的拖曳体。同时对拖曳体的流体动力布局及其微调装置进行了阐述。该拖曳体经过多次海上实验结果表明：在拖速6—10节时，稳定性良好，下潜力大，阻力较小，可以控制机翼冲角的大小来增减下潜力，改变下潜深度，使其行驶于“锯齿形”的剖面上，随深度的变化自动记录温、盐度。如拖速8．5节，     

对马暖流水起源的模糊分析

应用模糊集的数量指标分析方法和模糊识别的择近原理,采用1987年夏、冬季和1988年春、秋季“向阳红09”号黑潮调查资料,定量地分析了对马暖流水的源区的模糊特性及其起源.结论是:(1)对马暖流表层水位于其源区的强混合区中,其水体具有混合水的特性.(2)对马暖流水的来源一年四季不尽相同,具有复杂的结构.春季在近表层主要来源于东海沿岸水(包括东海陆架水),而东海混合水与黑潮表层水次之(属沿岸型);夏季由于表层盐度锋的影响,在近表层主要来源于黑潮表层水,而东海混合水次之(属黑潮型);在秋季与冬季,因大陆径流影响减弱,海水的对流与涡动混合逐步加剧,对马暖流表层水的来源呈现出东海型与黑潮型交错的复杂状态.此外,对马暖流深层水一年四季均由黑潮次表层水演变而来. 本文将水的混合性质与水的来源区别开来,以利于对传统的看法和近几年流行的新观点作进一步讨论.     

海洋中测温传感器的误差及其补偿方法

现代海洋仪器正向连续自动记录和自动化方面发展着。目前，电测式的海洋温度测量仪器，大都是由测温传感器、探测电缆和自动记录的二次仪表组成。     

Kohonen网络与BP网络的集成应用研究

本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。     

LabVIEW设计中压力传感器的RBF神经网络温度补偿

在石油平台注水压力监测系统设计中 ,采用LabVIEW虚拟仪器平台 ,嵌入逼近能力强和收敛速度快的RBF神经网络 ,以人工环境实验数据为样本进行训练 ,实现了压力传感器的智能网络温度补偿。结果显示 ,此方法能够在压力、温度变化较大的恶劣环境下 ,获得很高的补偿精度。     

Optimization Mathematical Model of Pile Forces for Offshore Piled Breasting Dolphins

An optimization mathematical model of the pile forces for piled breasting dolphins in the open sea under various loading conditions is presented. The optimum layout with the well distributed pile forces and the least number of piles is achieved by the multiplier penalty function method. Several engineering cases have been calculated and compared with the result of the conventional design method. It is shown that the number of piles can be reduced at least by 10%—20% and the piles‘ bearing state is improved greatly.     

水下智能潜器的神经网络运动控制

本文介绍一种基于神经网络的水下智能潜器的运动控制方法，该方法通过在线学习，融控制与滤波为一体。计算机仿真与水池实验验证表明，该方法的控制与滤波性能良好，对环境的学习与适应能力强。该方法事实上可用于一般动力系统的控制。     

基于塑性极限分析理论和神经网络响应面的结构系统可靠性分析

根据多层神经网络映射存在定理，提出了基于神经网络响应面和塑性极限分析理论的结构系统可靠性分析的新方法。数值试验表明，该方法可以快速、高质量地求出结构系统可靠性指标，是一个具有发展前景的新方法。