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公开(公告)号:CN117290678A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311147697.0
申请日:2023-09-07
申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 安徽大学
摘要: 本发明涉及一种适用于托卡马克低温液氦温区主机的温度预测方法,包括:建立数据集,进行归一化处理,得到预处理后的训练集和测试集;确定BP神经网络模型的结构;对BP神经网络模型进行训练;通过粒子群算法优化训练后的BP神经网络模型;将优化后的权重阈值代入麻雀算法中,计算此时麻雀算法的适应度函数f;以适应度函数f中最优的值对应的麻雀种群作为BP神经网络模型的最优隐含层节点数、权重阈值;利用最优隐含层节点数、权重阈值对BP神经网络模型训练,输出预测结果。本发明通过采用麻雀算法和粒子群算法混合优化了BP神经网络的权重和阈值,进而提高低温环境下的预测精度和稳定性,简便有效地预测超低温环境。
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公开(公告)号:CN115855364A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211421753.0
申请日:2022-11-14
申请人: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 安徽大学
摘要: 本发明提供了一种多维力传感器动态标定装置及标定方法。该标定装置包括:标定台;载于标定台的传感器标定固件;载于标定台的动态载荷发生机构;以及载于动态载荷发生机构的动态载荷加载机构。本发明能够解决现有多维力传感器动态标定实验形式过于单一、不成熟的问题,同时消除现有技术中无法保证敲击点位置、敲击方向、敲击力度大小的缺陷。
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