【摘要】：結(jié)構(gòu)損壞已成為目前在航空、軍事等領(lǐng)域的常見問題,而這種損壞大多數(shù)的原因來自于沖擊,由于損壞不能及時(shí)被發(fā)現(xiàn)而造成事故發(fā)生,因此沖擊源識(shí)別系統(tǒng)研究已具有非常重要的意義。但是由于傳統(tǒng)的識(shí)別方法復(fù)雜且成本高,而新型的軟計(jì)算方法可以通過數(shù)據(jù)的訓(xùn)練建立模型來省略中間復(fù)雜的計(jì)算過程和處理非線性、復(fù)雜問題的能力,從而本文基于軟計(jì)算設(shè)計(jì)并制造出一套沖擊源識(shí)別系統(tǒng),具體研究工作如下:1.通過查閱期刊,文獻(xiàn)和碩博論文,介紹了沖擊源識(shí)別的發(fā)展史,分析了結(jié)構(gòu)損壞所造成的危害,以及沖擊源識(shí)別的迫切性。在此基礎(chǔ)上引入軟計(jì)算的方法,介紹了軟計(jì)算方法的類型和具體理論知識(shí),最后提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沖擊源識(shí)別系統(tǒng)的方法。2.根據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)搭建實(shí)驗(yàn)采集平臺(tái),通過示波器采集大量沖擊波形,將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab中計(jì)算出所有波形均值和最大值,再根據(jù)數(shù)學(xué)公式計(jì)算得到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改善算法。3.介紹了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的硬件電路實(shí)現(xiàn),其中包括儀表放大電路、濾波電路、采集傳輸電路、FPGA最小系統(tǒng)的介紹以及PCB布局注意事項(xiàng)。4.介紹了沖擊源識(shí)別系統(tǒng)的FPGA軟件實(shí)現(xiàn),首先介紹了FPGA的發(fā)展歷程和設(shè)計(jì)流程,而后介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊模塊、規(guī)則庫模塊、去模糊模塊、權(quán)值參數(shù)計(jì)算模塊和輸出處理模塊的FPGA實(shí)現(xiàn),最后介紹了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的AD7903模塊和SDRAM模塊的實(shí)現(xiàn),從而完成了整個(gè)沖擊源識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)5.首先介紹了實(shí)驗(yàn)仿真模型的訓(xùn)練和30次仿真模型的驗(yàn)證,然后進(jìn)行實(shí)際系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)搭建,最后進(jìn)行30次沖擊源識(shí)別系統(tǒng)的驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)證明,該方案具有可行性。
【圖文】：

為激勵(lì)函數(shù)之間的權(quán)重，，這些權(quán)重相當(dāng)于人類神經(jīng)元的記憶，出是根據(jù)激勵(lì)函數(shù)和權(quán)重的決定的，改變激勵(lì)函數(shù)或者權(quán)重，樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)現(xiàn)實(shí)中某種函數(shù)的逼近或者是某種邏輯的逼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一種運(yùn)算模型[25]。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在最近十多年來隨著人工智能的發(fā)展，已取得了巨大的發(fā)展人臉識(shí)別、智能機(jī)器、自動(dòng)控制、智能電網(wǎng)、仿生物、醫(yī)療等了傳統(tǒng)方法難以解決的社會(huì)性難題，得到各個(gè)領(lǐng)域的專家學(xué)者的經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)中信息是來自于軸突的刺激并傳遞到突觸，然后信發(fā)送到下一個(gè)神經(jīng)元[26]。和生物神經(jīng)元信息傳遞方式類似，人號(hào) xi、權(quán)重 wi、閾值θ和輸出信號(hào) y 組成，其中輸入和輸出定的，而中間隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)不確定，通過輸入輸出對(duì)神經(jīng)隱含層的層數(shù)和神經(jīng)元互相之間的連接權(quán)值，以此逼近復(fù)雜的 2-2 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖。

前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN791;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2596490