简介：摘要：过去30年来，对人工神经网络布局、实践和现实利用的研究十分活跃，每年会出版成千上万份文件。据估计，对人工神经网络的研究自一开始就进入了成熟和扩张阶段。它已在一个广范围的技术领域生根发芽，并与专家系统和遗传算法一起成长为基础人工神经网络技术。人工神经网络在机械工程领域的利用非常普遍，涉及工艺计划、加工参数优化、故障诊断、震荡节制、工况监控、寿命展望等等。

简介：摘 要：近年来，国内高校相继建设各类工程实验室，这类实验室也逐渐成为高校开展实验教学和科研创新的重要场所，也是提高办学水平的重要抓手。然而，针对高校工程实验室进行安全和风险领域的评价体系和方法研究尚不多见，远远不够完善。本文通过建立高校工程实验室风险因素分析和构建风险评价指标体系，采用BP神经网络对工程实验室存在的安全风险进行量化评估和打分。通过实例，分析和验证了BP神经网络模型，结果令人满意。这证明了该模型是确实可行的，能够应用于高校工程实验室安全风险评价。

简介：摘要：过去30年来，对人工神经网络布局、实践和现实利用的研究十分活跃，每年会出版成千上万份文件。据估计，对人工神经网络的研究自一开始就进入了成熟和扩张阶段。它已在一个广范围的技术领域生根发芽，并与专家系统和遗传算法一起成长为基础人工神经网络技术。人工神经网络在机械工程领域的利用非常普遍，涉及工艺计划、加工参数优化、故障诊断、震荡节制、工况监控、寿命展望等等。

简介：摘要：《土木工程材料》是我国高级工科大学土木专业一门重要的基础课，对其进行深入研究，为今后更好地进行相关学科知识的研究以及更好地进行工程设计奠定了良好的基础。当前，在大学的教育中，老师们都使用的是一种传统的教育方式和方式，与其他的课程相比，它的概念与理论比较多，知识点比较复杂，逻辑能力比较差，因此，学生们对此缺乏兴趣，而且，他们还会把这看作是一门死记硬背的课程，从而无法保证教育的质量

简介：摘要：本文建立了大吨位单桩竖向抗压试验正式试验前以及钢筋混凝土板多点起吊的三维模拟分析，再结合大吨位单桩竖向抗压静载试验可重复使用钢筋混凝土支承板的几何尺寸、自重、结构分析的情况，运用ANSYS有限元软件对该可重复使用钢筋混凝土支承板进行静载试验以及多点起吊时的数值模拟，完善了大吨位单桩竖向抗压静载试验可重复使用钢筋混凝土钢筋混凝土的结构设计。

简介：摘要：黄河长期夺淮后，经多次洪水洗礼，导致淮河河床抬高，沿线洼地及蓄滞洪区泥沙淤积比较严重，在工程实施中经常会遇到轻粉质壤土夹粉土、砂壤土等，具有一定的渗透性，对堤防渗漏稳定不利，因此为了保证河堤的安全性和稳定性，以及人民群众的生命财产安全，对河堤的基础防渗一般采用水泥搅拌桩和修建堤后压渗平台，受当前土地指示严格把控，经常较多采用水泥搅拌桩。

简介：摘要：本文基于神经网络的无损检测方法在石油储罐腐蚀检测中的应用进行了研究。首先介绍了神经网络的基本原理和在无损检测中的应用。然后探讨了适合石油储罐腐蚀检测的神经网络模型选择，并详细介绍了模型训练与优化的策略。接着设计与实现了石油储罐腐蚀检测系统，包括系统架构、数据采集与传输模块、神经网络模型预测模块以及结果展示与报告生成模块。最后，通过模型性能评估与优化以及模型泛化能力的评估，验证了该方法在石油储罐腐蚀检测中的有效性和可行性。

简介：摘要：近年来我国综合国力的不断增强，工业的迅猛发展，涌现出大量的工业企业。为满足烟草行业的产业发展需求，将推进产业发展的核心与重点置于保障烟草包装机械稳定运行层面。因塑料材质的齿轮具有良好的强度综合性能，能够在应用中实现较好的轻量化开发，目前在市场内已被广泛应用在烟草机械运行设计中。但在进一步对机械运行的分析时发现，机械齿轮的运行主要在于传动力，而此结构也正是机械结构中最容易出现问题的部件。一旦此部件在应用中出现传动方面的问题，或在运行中出现失效故障，将导致机械设备的整体运行出现异常，对企业造成较大的经济损失。因此，需要采取有效的措施，及时发现机械运行中构件的故障现象，发现运行中的早期异常信号，将故障控制置于故障问题发生前。本文就基于神经网络的烟草包装机械故障信号检测方法展开探讨。

简介：摘要：最近几年，伴随着我国都市化步伐的快速推进，各城镇的发展用地年复一年地增多，持续向农村地区扩散，占用了大量农村土地。因此，密切关注农村土地的使用状况，对于农村发展规划、城市化进程的调控和生态环境的评估等方面极其重要。人工神经网络因其非线性的映射功能、概括能力以及出色的错误容忍能力，在克制干扰、自我适应性分辨等领域展现出明显的优越性。基于此，文章就人工神经网络在农村土地利用分类中的应用展开了相关研究。

简介：摘要：本文旨在利用改进的人工神经网络技术，实现对建筑结构变形的精准监测和预警。文章提出通过采用深度学习技术，结合卷积神经网络和循环神经网络等模型，对建筑结构变形数据进行训练和学习；建立实时监测系统，采集建筑结构变形数据并传输至神经网络模型进行分析，设定预警阈值，一旦检测到异常即发出预警通知；定期优化和更新神经网络模型，监控性能和准确性，收集实时监测数据用于训练更新，不断改进算法和参数，提高预测精度和稳定性。通过这一方案，实现对建筑结构变形的智能监测和预警，确保建筑结构的安全和稳定运行。

简介：摘要：电气自动化设备在各个工业领域中扮演着重要的角色，随着设备复杂性的增加以及故障的频繁发生，传统的故障诊断方法面临着挑战。神经网络技术的引入为电气自动化设备故障诊断带来了新的解决方案。神经网络技术将在电气自动化设备故障诊断领域发挥越来越重要的作用，为工业生产的稳定和可靠性提供有力支持。

简介：摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。