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。

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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。

简介：摘要：随着现代工程技术的不断发展，越来越多的高档建筑和结构工程采用了螺栓连接方式。而螺栓球节点是一种重要的结构连接方式，其安全性对于整个结构的稳定性至关重要。然而，由于长期使用和外界因素的影响，螺栓球节点存在着许多健康隐患，如腐蚀、疲劳、裂纹等问题，这些问题可能会导致螺栓球节点的失效，从而危及整个结构的安全。

简介：摘要：本文旨在研究基于神经网络的生活垃圾焚烧炉火焰优化诊断方法，以提高焚烧炉的效率和环保性。现今，生活垃圾处理对于环境保护和资源回收至关重要。优化焚烧炉火焰是提高废物处理效率和减少环境影响的关键一环。通过应用神经网络技术，本研究旨在开发一种高效的火焰优化诊断方法，以实现更清洁、高效、可持续的生活垃圾处理。

简介：摘要随着我国经济的快速发展，城市化进程的不断加快，城市道路交通量日益增长，几乎都处在饱和状态，尤其是早晚下班高峰期，经常出现严重的堵塞情况，加上城市道路破坏以后的修复，都会进一步加剧交通堵塞情况，这些都对城市的可持续发展造成一定的阻碍。所以如何加快道路修复工作是非常重要的。本文结合某一城市道路工程实例，针对该道路破坏以后的修复工作中采用到地聚合物加固技术进行详细分析研究，希望本次工程实践经验能为以后类似工程提供借鉴作用。

简介：火灾智能探测算法具有自学习和自适应功能，是当前火灾探测算法研究的热点，神经网络的方法是其中一种重要的方法，4地国标GB4715－93中规定的四种标准火实验中获得的多以数信号进行了分析，并构建了前馈神经网络对这四种标准火的信号进行识别。将网络改造后也可用于标准火的探测。

简介：摘要针对目前我国工程可行性研究阶段估算方法不合理、投资估算精度不高、缺乏合理的定价依据、编制方法不合理等诸多问题，根据工程造价的特点，在分析现有投资估算方法优劣的基础上，提出运用神经网络模型估算法来估算桥梁工程的造价。文章通过对工程投资估算规范性文件、相关研究的文献资料进行信息沉淀分析，咨询专家并结合工作实际情况，最终确立了7个影响工程投资估算的因素，之后对7个影响因素运用技术手段进行了可量化处理,为以后工程造价估算提供了简单有效的方法，对工程造价的精度控制在10%以内起到了积极的作用。

简介：摘 要：当前高层建筑工程造价评估精确性较低，根据国家政策走向市场定价，改革前期可能造成估算指标与实际消耗量较大差距；在针对成本准备预测问题，本文提出了基于BP神经网络下的高层建筑工程成本造价评估模型。实验证明，该方法能够充分利用有限的数据信息，高效精准地评估出最佳成本造价方案，信息处理能力显著提升。

简介：摘要：针对土木工程结构施工现场人员安全帽佩戴情况识别问题，对基于卷积神经网络的施工人人员佩戴安全帽智能判别方法进行了研究，并设计了一套安全帽佩戴智能识别软件系统。卷积神经网络模型主要包括 AlexNet网络和 Faster R-CNN网络。网络模型在 Matlab中进行了训练和验证，训练损失小于 0.2%，验证了该智能判别方法的有效性。

简介：摘要车辆在黄灯期间的加速度变化与交叉口交通事故发生频率息息相关。为有效预测并量化驾驶人黄灯期间在交叉口的制动减速度和行驶加速度，构建了BP神经网络加速度预测模型，在信号交叉口实测数据基础上，通过Pearson相关性检验法分析了加速度的影响因素，并进行仿真预测验证。结果表明，构建的模型可有效预测驾驶人黄灯期间在交叉口的制动减速度和行驶加速度。

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简介：摘要：随着电子技术的发展，科技的进步，各种精密测量仪器的的不断出现，为测绘技术的发展提供了广阔的前景，全站仪在工程建设中已广泛使用，但是传统全站仪的对中一般都是悬挂对点垂球,采取点下对中的方式进行对中、整平，在地下矿山风速较大巷道中对中、整平误差较大，如何解决这一难题，是当前迫切需解决的问题。野阳RTS112R5L-Y多功能全站仪及多功能觇牌采用激光点上对中测量程序的方式进行对中整平，不受巷道内风流的影响, 可以解决传统全站仪在地下矿山风速较大巷道中点下对中误差较大的难题。

简介：摘要 本文针对水厂运行单体无人值守的发展趋势和比例加矾在平流沉淀池应用中具有较长滞后性，无法及时响应原水因素的突变从而造成水质不稳定性和不可靠性的弊端，以及混凝沉淀过程具有非线性的特点，提出基于BP神经网络的自动加矾数学模型。该模型以原水流量、浊度、温度、pH值、沉淀水浊度控制指标为输入量，以矾耗为输出量。该模型对南京水务集团某水厂某一系列平流沉淀池的矾投加量等生产数据具有较好的拟合性，证明该模型可应用于自动加矾生产领域，以弥补人工经验投加或按水量比例投加的不足。