摘要：复杂系统的研究核心内容是对它进行建模,然而,建模的复杂程度已超出人工建模的能力。因此,提出充分利用复杂系统运行过程中积累的大数据进行智能建模的方法。通过改进随机图并加入裁减过程构建复杂系统在均匀分布和非均匀分布情况下的框架建模方法,通过改进门控制循环单元(GRU)和双向GRU构建复杂系统元模型建模方法。通过整编装备保障体系大数据,设计建模评价指标,形成智能建模工具用于数据治理、模型生成和模型评价,以装备保障体系为典型复杂系统实现复杂系统智能黑盒建模,并给出模型可信度验证结果。

摘要：为了实现建筑剪力墙结构的抗震优化设计目标,利用智能化的方法完成了剪力墙结构的模型构建,主要包括建筑结构检测、建筑结构分割与识别、剪力墙自动布置以及生成数据文件4个步骤;在此基础上,构建了以剪力墙的最大层间位移角为约束条件的目标函数,提出了剪力墙结构的抗震优化设计方法。实践证明:在智能化建模的基础上进行建筑剪力墙结构抗震优化设计不仅能使建筑结构刚度以及自振周期符合相关要求,还能降低工程成本,应用效果显著。

摘要：高层剪力墙结构智能设计包括智能建模和智能优化两个环节。目前智能建模环节缺乏梁自动化布置和荷载自动化布置;智能优化环节只考虑材料成本而未考虑施工的便捷性。此外,现有的智能设计方法均局限于单标准层的高层剪力墙结构。为此,该文提出了高层剪力墙结构多目标智能设计方法,包括多标准层高层剪力墙结构的智能建模和多目标优化。多标准层高层剪力墙结构智能建模包含剪力墙智能布置、梁自动化布置、板自动化布置和荷载自动化布置;以材料成本和施工便捷性为目标,采用分步优化策略和基于小生境技术的遗传算法对高层剪力墙结构进行多目标优化。通过实际工程算例对所提出的方法进行了验证,结果表明,所提出的高层剪力墙结构多目标智能设计方法稳定、可靠,可以较好地兼顾材料成本和施工的便捷性,并能显著缩短设计周期。

摘要：为方便地学数据库设计,缩短建库周期,避免建成的数据库结构不能更改以及使建成的数据库能更好地为地学信息共享服务,提出了地学数据库的智能建模方法.该建模方法采用国家标准分类术语代码辅助设计技术和数据字典技术来辅助数据库设计,对数据模型进行标准化设计,并在设计过程中提供了相关的术语代码字典以支持数据库的标准化数据采集,促进了地学信息共享,同时提供了相应的数据库模型字典,为后期的数据库结构的变动提供支持.

摘要：针对发动机机油泵新产品设计过程中性能预测难和试验成本高的问题,提出一种将流场数值模拟和神经网络智能建模预测技术联合应用于机油泵产品设计过程的新方法。结合机油泵初始设计结构尺寸,建立其内部流场的CFD(computathonal fluid dynamics)仿真模型;通过流场数值模拟分析,获取一定量的机油泵转速、供油压力、供油温度和供油流量数据;构建描述机油泵供油特性的BP神经网络模型,利用流场数值模拟结果数据作为样本训练该网络模型;最后利用训练好的BP神经网络智能模型对各种工况下机油泵的供油特性进行预测分析。实例验证结果表明,采用文中方法取得很好的仿真分析效果,可以用于在设计阶段对发动机机油泵产品的结构进行优化并调控产品的工作特性。

摘要：世界各国的经验表明,流程模拟、先进控制与过程优化技术是提高企业经济效益的主要技术手段之一。因此设计开发1个基于生产数据驱动的智能化实用数据处理、建模与优化集成的系统具有重要的实用价值。本文采用组件化程序设计方法,设计了1系列具有良好的可重用性、语言无关性、高度开放性的软件组件,开发了1个集成数据处理、建模和优化相关技术的软件系统,实现了适用于石化过程的建模与优化系统,并在实际企业应用取得社会与经济效益。

摘要：介绍了一种在线估算螺杆数控铣削中刀具磨损量的新方法。该方法基于螺杆铣削过程变切削参数的工况,提取了振动信号和功率信号的刀具磨损特征值,基于自适应神经—模糊推理系统建立了刀具磨损数学模型。实验证明,由此建立的刀具磨损模型能够排除切削参数变化的干扰,可以较好的反映加工中刀具磨损状态,同时也为具有时变切削参数特性的加工过程刀具磨损状态监控提供了新的研究方法。

摘要：针对混凝土坝浇筑过程受自然环境、坝体结构、混凝土供应、坝体浇筑入仓手段等众多因素的影响,且各因素之间存在复杂的空间和时间的制约关系,使得目前混凝土坝浇筑仿真建模效率不高的问题,提出基于建筑信息模型(BIM)的混凝土坝浇筑仿真智能建模方法,以直接提取或间接转换的方式将BIM信息和混凝土坝浇筑仿真模型信息联系起来,实现一定程度上的智能建模。实例应用结果表明,该方法缩短了混凝土仿真模型构建时间,提高了模型构建效率和自动化程度,同时也使得建立的模型便于工程设计人员理解。

摘要：随着人工智能(AI)技术的不断发展和广泛应用,将AI融入风景园林领域已成为一个新的研究热点。本文综合分析了AI在风景园林设计、建设和运营管理等环节中的应用前景。研究表明,AI技术可以优化设计方案、提高建模精度、实现环境智能监测和支持智能决策,为风景园林行业带来革命性变革。本文从参数化设计、三维重建、环境监测等角度探讨了AI技术的应用,并就未来的发展方向提出了建议。相关研究有助于推动风景园林行业的创新发展,提升园林空间品质和运营效率。

摘要：介绍了光伏发电的发展前景及研究意义,在MATLAB环境中分别建立了基于BP神经网络智能建模法及查表法的太阳能电池仿真模型,对太阳能电池特性进行了初步仿真研究。详细介绍了BP神经网络的建模思想及建模仿真结果,同时,对比分析了两种建模方法的优劣,为大型光伏电站的优化设计分析提供仿真研究基础。