神经网络在蜂窝纸板缓冲特性研究中的应用

摘要

本文主要研究将神经网络理论应用到蜂窝纸板缓冲特性研究中。 论文首先对传统的蜂窝纸板缓冲特性研究方法与神经网络理论概括的进行了介绍，指出传统方法的不合理性，并讨论了将神经网络的方法应用到蜂窝纸板缓冲特性建模中的可行性与必要性。其次以实验所得到的蜂窝纸板动态冲击特性与振动传递特性实验数据为例，建立了反映其冲击特性与振动特性的BP神经网络模型，并与传统方法多项式拟合的结果相比较，证明了采用神经网络方法能得到比多项式拟合更精确的结果。最后利用MATLAB6.5提供的GUI图形用户界面作为开发工具，开发了基于BP神经网络的蜂窝纸板缓冲特性研究系统应用软件。该软件能够根据用户输入的蜂窝纸板动态冲击或振动传递特性实验数据建立对应的BP神经网络，绘制其最大加速度——静应力曲线和振动传递率——频率曲线，并显示出曲线上每一点的坐标值。该软件界面友好，操作简单，为蜂窝纸板的研究者提供了一种新的工具。

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1蜂窝纸板概述

1.2本研究的提出背景

1.3本研究的主要内容及意义

2人工神经网络理论概述

2.1人工神经网络及其发展

2.1.1人工神经网络的特点

2.1.2人工神经网络的发展过程

2.1.3人工神经网络的应用领域

2.2人工神经网络的基本结构与原理

2.2.1神经元模型

2.2.2人工神经网络的结构

2.2.3人工神经网络的学习规则

2.3 BP神经网络的基本模型及其算法原理

2.3.1 BP网络模型

2.3.2 BP算法的基本原理

3 BP神经网络在蜂窝纸板缓冲特性研究中的应用

3.1反映蜂窝纸板冲击特性的BP神经网络设计

3.1.1学习样本的预处理

3.1.2 BP神经网络结构的确定

3.1.3 BP神经网络的训练

3.1.4 BP神经网络的测试

3.2反映蜂窝纸板振动特性的BP神经网络设计

4基于BP神经网络的蜂窝纸板缓冲特性研究系统开发

4.1图形用户界面(GUI)的设计原则及设计步骤

4.1.1 GUI设计原则

4.1.2 GUI设计步骤

4.2软件功能分析

4.3软件的使用和操作

4.3.1冲击特性研究系统

4.3.2振动特性研究系统

5结论

致谢

参考文献

附录A：冲击实验数据的预处理

附录B 蜂窝纸板最大加速度—静应力曲线

附录c 蜂窝纸板振动传递率—频率曲线

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