【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TV734
【目录】：
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-8
- 1 绪论8-13
- 1.1 课题研究的背景与意义8-9
- 1.2 国内外研究现状9-12
- 1.2.1 整体建模研究9-11
- 1.2.2 重要部件建模研究11
- 1.2.3 人工神经网络算法在建模中的应用11-12
- 1.3 本文的研究内容12-13
- 2 轴承作用力特性分析13-32
- 2.1 滑动轴承工作的概述13-16
- 2.2 油膜力的线性化16-20
- 2.3 油膜力的近似非线性表达20-25
- 2.4 径向基函数神经网络计算理论25-31
- 2.4.1 RBF 网络的结构和工作原理26-29
- 2.4.2 RBF 网络的数学基础29-30
- 2.4.3 运用RBF 网络计算轴承油膜力的方案30-31
- 2.5 本章小结31-32
- 3 径向基函数神经网络学习算法研究32-54
- 3.1 RBF 网络的基本学习算法32-37
- 3.1.1 聚类方法33-35
- 3.1.2 梯度训练方法35-36
- 3.1.3 正交最小二乘学习算法36-37
- 3.2 在线学习算法研究37-42
- 3.2.1 RBF 网和免疫系统的相似性38-39
- 3.2.2 免疫RBF 网络在线混合学习39-42
- 3.3 在线学习算法的改进42-52
- 3.3.1 亲合度与相似度表达式42-44
- 3.3.2 网络训练的初始化44-49
- 3.3.3 新增隐节点条件49-51
- 3.3.4 新隐节点产生算法51-52
- 3.4 径向基函数网络的在线学习算法步骤52-53
- 3.5 本章小结53-54
- 4 水轮发电机组轴系轴承处响应计算54-65
- 4.1 RBF 网络训练效果比较54-59
- 4.2 水轮发电机组轴系轴承处响应计算59-64
- 4.3 本章小结64-65
- 5 总结与展望65-67
- 5.1 全文总结65
- 5.2 前景及展望65-67
- 致谢67-68
- 参考文献68-72
- 附录1 作者在攻读硕士学位期间发表的论文72-73
- 附录2 径向基函数神经网络在线学习算法流程图73
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