简介：繁重的压力让很多上班族变得麻木，对工作越来越没兴趣，甚至开始“混日子”。“你现在混日子，小心将来日子混你”，怎样才能找回激情飞扬的自己呢？教您几招心理学的压力管理策略。

简介：摘要：本文简要阐述了柱的各种受力情况及相应的承载力计算公式，在数据分析的基础上，对《混凝土结构设计规范》GB50010-2010(2015年版)中两种不同的双向偏心受压承力计算方法所得的纵向钢筋总配筋量进行比较，并得出相关结论。

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简介：摘要本文设计制作了2根SFCB混凝土柱，纵向受力筋分别为S6B20（内芯钢筋6mm外包3mm厚BFRP）和S8B30（内芯钢筋8mm外包2mm厚BFRP）。对2根SFCB混凝土柱进行偏心距150mm的偏心受压试验，分析了内芯钢筋与外包纤维截面面积比（As/Af）对构件载力、挠度、裂缝及破坏形态的影响。

简介：摘要：冷弯薄壁型钢结构的发展对其构件的力学性能提出了新的要求，特别是对受压构件承载力有了更高的要求。为了得到一种廉价可靠的冷弯薄壁型钢受压构件，本文介绍了封闭组合式受压构件及其设计方法。通过对相关试验及数值模拟研究结果的分析，总结了此类构件在受压荷载作用下的受力机理及影响因素，并给出了考虑构件制造成本的设计建议。研究结果可为此类构件的理论研究及设计实践提供一定程度的参考。

简介：摘要：预测供水管网的压力，对实现优化运行和降低能耗具有重要的意义。目前供水网络一般使用微观或者宏观模型对其某点压力进行预测。 BP 神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。根据供水网络的特点并利用采集的供水压力数据，建立城市供水网络节点压力的预测模型，通过对 BP神经网络结果分析，表明 BP神经网络模型对城市供水网络压力有更好的预测性。

简介：摘要：全球导航卫星系统(GNSS)是一种高度精确、连续、全天候和近实时微波技术，其中GPS的应用最为广泛，目前GPS已经能够达到毫米级的平面坐标定位精度，这种优势能够大大缩减人工测量的时间，提高效率，但是由于GPS所测高程和我国工程测量中使用的高程基准面不同使得GPS高程测量值的应用受到限制。针对将GPS高程测量值通过拟合方法转换为工程坐标下的正常高的研究有着广泛的实用价值。本文采用目前流行的BP神经网络法对测区范围内GPS所测得的大地高数据进行拟合，基于GPS测量得到已知点坐标和高程异常，建立两者之间的神经网络关系，并对网络进行训练，根据预测值和实际值之间的差异对网络中的权值和阈值进行重复计算修改，最后使得预测与实际值之间的误差满足要求，计算外符合精度并对未知点的高程异常值进行预测。通过MATLAB实现BP神经网络高程拟合并与多项式曲面拟合方法进行精度比较，最后得出BP神经网络拟合精度高且相比于多项式曲面拟合法具有准确性，可靠性和稳定性。

简介：摘要：在建筑工程估价中，人们利用传统的计算工具来计算工程造价，已经不能适应信息化迅速发展的时代，人们迫切需要一种新的方法来代替原来的传统的计算方法。一个有经验的预算师或者估算师，根据某个工程的类别、特征，参照已建工程的数据资料，运用某种方法就能较准确地计算出该工程的造价，误差比较小，这种专家的大脑思维方式值得我们学习。本文引入人工神经网络中的bp网络模型，介绍该模型工程估价的计算过程，指出该模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测，并能取得良好地效果，为工程估价带来巨大变化。

简介：摘 要:本文主要探究悬臂梁桥施工过程中挠度设计值与实测值之间存在的误差，及如何应用BP神经网络通过已施工阶段的误差值来对未施工节段的误差进行预测。并通过构建BP神经网络模型预测值来实现对桥梁施工进行优化指导，并将此模型应用于汕头市连阳河特大桥悬臂段施工挠度误差模拟预测。实验表明BP神经网络模型在悬臂施工挠度误差预测中精度较高，有较好的效果。并对施工过程中可能造成挠度误差的主要原因进行了分析。

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简介：摘要：在生猪养殖中，经常出现以神经症状为主的疾病，在工作中进行现场统计，这此疾病主要包括猪脑膜炎型链球菌、猪伪狂犬病、仔猪水肿病和破伤风细菌感染，出现比率较高。送检权威部门实验室确诊时间较长，程序复杂，神经症状疾病往往死亡快。在现场能够迅速作出疑似诊断，迅速采用有效防治措施。减少不必要经济损失。通过现场实践诊疗，对几个神经症状疾病有充分认识，进行详细阐述，为养殖业者借鉴。

简介：摘要:本文重点研究基于神经网络技术的电力变压器故障诊断方法。变压器是电力系统中不可或缺的核心设备,其运行状态的监测和故障诊断对于确保系统安全稳定运行至关重要。传统的故障诊断方法存在诸多缺陷,难以满足实际需求。神经网络由于其强大的非线性映射能力和自学习优化能力,在模式识别和故障诊断领域展现出巨大的潜力。文中首先介绍了变压器常见故障类型及其特征量提取方法,然后重点阐述了基于人工神经网络、自编码神经网络、卷积神经网络等在变压器故障诊断中的应用,并对这些方法的优缺点进行了分析比较。最后,对神经网络在变压器故障诊断领域的发展趋势进行了展望。

简介：摘要：现阶段，随着工程机械技术的不断发展，人工神经网络技术逐渐得到了应用，该技术包含众多的学科领域和高新科技，对提升机械的智能化、自动化等具有显著作用。文章分析了人工神经网络的具体内涵及特征，并探究其在机械工程中的具体应用，指出该技术的发展前景。

简介：摘要：通过本综述对智能识别神经网络在无线通信中对抗攻击技术的综合分析和总结，旨在提供研究者和从业者对该领域的深入理解，并为进一步的研究和应用提供有价值的参考。

简介：摘要：为有效控制特殊地质条件下的盾构掘进参数，提高地铁盾构施工效率与施工质量。文章首先结合土体物理性质，确定关键的地层参数；其次将选定的地层参数作为输入变量，建立针对掘进参数的BP神经网络预测模型；最后，对建立的掘进参数预测模型进行验证。以武汉地铁A号线某泥水平衡盾构施工区间工程监测的实际数据进为例，结果表明：总推力、泥水仓压力、同步注浆压力预测的平均相对误差分别为10.40%、9.10%、7.14%，误差在11%以内，可为同类型工程掘进参数的设定提供参考。

简介：摘要：针对单通道振动信号输入不能全面表达结构损伤特征信息问题，提出基于多通道一维卷积神经网络的结构损伤识别方法，融合多传感器振动信号信息，直接从原始振动信号中自主提取学习结构损伤特征，实现对结构损伤模式的识别。通过简支梁数值模拟对所提方法进行验证，结果表明：所建立的多通道一维卷积神经网络模型（1D-CNN）能够准确地识别结构的损伤位置和损伤程度，且具有一定的抗噪能力。

简介：摘要：近年来，随着神经网络在目标检测的广泛应用，目标检测的应用已经有了巨大的突破。YOLO、Fast R-CNN等神经网络以其各自的特点，在不同场景下有着良好的检测效果。目前主流的算法均是在实数领域。复数领域的神经网络研究，最近几年刚刚兴起。本文综述了国内外当前复数神经网络的研究方向与进展。阐述了当前基于复数领域的目标检测的以及存在的困难与挑战, 对目标检测的未来可行的研究方向进行了展望.

简介：摘要： 倒立摆控制系统是一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦 合控制系统。本文先对基于 LQR的二级倒立摆进行建模，设计一个最优控制器，并对基于 LQR的二级倒立摆在 Matlab中计算模型参数，再建立 Simulink的模型，进行仿真实验，然后以其状态反馈为模板对神经网络进行训练，再用神经网络作为系统的控制器，在 Matlab中对倒立摆系统进行仿真实验。最后对 LQR和神经网络两种倒立摆控制方法的仿真结果进行对比。

简介：摘要：本文旨在分析神经网络技术 的具体特征的基础上， 深入探析神经网络技术在机械工程领域中的具体应用， 指出该技术未来的发展趋势。以期能进一步提高神经网络技术在机械工程各个领域中的应用价值，促进机械工程的发展。

简介：摘要：目前，ＰＩＤ控制方法由于其算法简单，易于实现的优点已经被广泛应用于各种控制领域。但涡喷发动机转速控制系统为非线性系统，传统ＰＩＤ控制在非线性系统中的表现并不良好。因此采用模糊控制来弥补传统ＰＩＤ控制无法在线调参的不足。为进一步提高模糊ＰＩＤ控制系统的性能，有学者将遗传算法和ＢＰ神经网络应用于模糊控制中，虽然解决了难以将控制参数调至最优的问题，但仍存在训练时间长的问题。本文采用模糊神经网络控制方法，很好地解决了模糊控制和神经网络单独使用时的弊端，提高了ＰＩＤ控制系统的性能。利用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真将３种控制系统应用于ＥＣＵ控制系统进行仿真，结果显示模糊神经网络ＰＩＤ的系统稳定时间最快，超调量最小，在遇到干扰时鲁棒性最好。