基于GIS和RS的干旱内陆河流域生态环境敏感性评价——以张掖市为例

利用遥感影像,在分析流域现状和潜在的生态问题,如水土流失、土地沙漠化、土壤盐渍化等的基础上,通过单因子分析和多因子综合评价相结合,采用GIS空间分析方法,对张掖市生态环境敏感性进行了评价,得出张掖市生态环境敏感性分布图。以期为张掖市生态城市建设及和谐社会的构建提供理论依据和决策支持。

扁胸(直背)综合征诊断有关问题的商榷

扁胸综合征又称直背综合征，Rawling于1960年首先提出并命名（1），为胸脊椎变度消失，胸廓前后径扁窄而导致心脏杂时的一种假性心脏病综合征。

基于遗传算法优化神经网络刀具磨损监测研究

通过对车刀磨损状态监测技术的研究,建立了基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的BP(Back propagation)神经网络刀具磨损状态识别模型。选择振动信号和AE信号作为实验监测信号,对采集的振动信号和AE信号分别采用不同的方法进行分析,最终提取到与刀具磨损相关性强的特征作为原始特征。采用Relief-F算法对原始特征进行特征过滤得到最终特征样本。将测试样本输入训练后刀具磨损状态识别模型并查看识别结果。结果表明,识别模型的正确识别率达到96.296%,表明建立的GA-BP模型对车刀状态识别具有很好的分类效果。

基于广义神经网络多目标铣削参数自适应研究

为了研究多参数多目标自适应优化,通过Ti6Al4V铣削试验采集了各铣削参数水平下的铣削力和工件表面粗糙度数值,以控制铣削力和表面粗糙度值为目标,对各水平铣削参数进行稳健设计优化,获得铣削参数的非劣解集。基于非劣解集数据,采用广义神经网络算法建立铣削参数自适应优化训练模型,将训练模型预测的数据与非劣解集中的参数进行对比,结果显示二者具有很好的一致性。因此,该自适应模型能够通过限定的铣削力和粗糙度目标值预测得出自适应优化的切削速度、进给量、轴向切削深度和径向切削深度参数值。铣削参数的自适应调节方法为:当所限定的铣削力和粗糙度值所对应的参数值与预测值之间的均方误差超过10%时,则先前的铣削参数会自适应调节为广义神经网络模型预测的值。