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遗传算法和神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用研究 被引量:12
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作者 原清 贺新锋 刘湘崇 《测试技术学报》 2002年第z1期702-706,共5页
在某型导弹测试设备故障诊断神经网络知识库的组建过程中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法-GA-BP算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该... 在某型导弹测试设备故障诊断神经网络知识库的组建过程中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法-GA-BP算法;通过算法比较和实例结果分析,表明该算法可以有效、可靠地运用于导弹地面测试设备的故障诊断中,并可方便地应用于其它方面. 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 遗传算法 导弹测试 故障诊断
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非力学专业力学课程优化的研究与实践 被引量:5
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作者 单斌 王新国 +2 位作者 杨波 郭志斌 贺新锋 《力学与实践》 CSCD 北大核心 2011年第1期92-93,共2页
为了打牢测控工程专业本科生的力学基础,在分析非力学专业应用力学课程教学过程中存在的不合理性的基础上,从理清结构框架、深化基础理论、加强工程应用的角度,着重围绕"基础力学部分"和"应用力学部分"的讲授重点... 为了打牢测控工程专业本科生的力学基础,在分析非力学专业应用力学课程教学过程中存在的不合理性的基础上,从理清结构框架、深化基础理论、加强工程应用的角度,着重围绕"基础力学部分"和"应用力学部分"的讲授重点、工程实际等方面,有针对性地提出了该专业导弹应用力学课程内容体系优化的基本思路和具体做法,并通过教学实践活动对课程体系优化进行了大胆的探索和尝试,已取得的成果说明了优化研究的有效性. 展开更多
关键词 导弹应用力学基础 体系优化 工程应用
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神经网络在导弹测试设备故障诊断中的应用 被引量:7
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作者 杨晓君 原清 贺新锋 《计算机仿真》 CSCD 2005年第7期18-21,共4页
导弹测试系统电路原理复杂,分析排除故障主要靠人的经验,而人员的流动性又大,不便积累经验。为适应现代化作战需要,增强导弹部队的生存能力,实现及时、快速排除故障。该文根据电路原理及领域专家经验,按导弹地面测试的步骤,逐个分析可... 导弹测试系统电路原理复杂,分析排除故障主要靠人的经验,而人员的流动性又大,不便积累经验。为适应现代化作战需要,增强导弹部队的生存能力,实现及时、快速排除故障。该文根据电路原理及领域专家经验,按导弹地面测试的步骤,逐个分析可能出现故障(指示灯、测试仪表等),建立了导弹测发控系统故障诊断知识库,把BP(back-propagation)神经网络应用于该系统的故障诊断,从而使得诊断、排除故障更加方便、快捷,解决了人员排除故障的困难,又便于知识的扩充与删除,更有利于基层部队排除故障,提高我导弹部队作战能力。 展开更多
关键词 导弹测试 故障诊断 冲经网络
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Forces in Hard Turning of 51CrV4 with Wiper Cutting Tool
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作者 贺新锋 吴甦 HubertKratz 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS 2006年第5期501-506,共6页
For precision machining, the hard turning process is becoming an important alternative to some of the existing grinding processes. This paper presents an analytical model for predicting cutting forces in hard turning ... For precision machining, the hard turning process is becoming an important alternative to some of the existing grinding processes. This paper presents an analytical model for predicting cutting forces in hard turning of 51CRV4 with hardness of 68 HRC. The cutting tool used is made from cubic boron nitride (CBN) with a wiper cutting edge. Formulas for differential chip loads are derived for three different situations, depending on the radial depth of cut. The cutting forces are determined by integrating the differential cutting forces over the tool-workpiece engagement domain. For validation, cutting forces predicted by the model were compared with experimental measurements, and most of the results agree quite well. 展开更多
关键词 force prediction hard turning wiper tool cutting edge
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