simplorer-maxwell联合仿真实例

simplorer-maxwell联合仿真实例
simplorer-maxwell联合仿真实例

T1T2T3T4

Co-simulation with Maxwell Technical Background

The co-simulation is the most accurate way of coupling the drive and the motor

model. The advantage of this method is the high accuraty, having the real

inverter currents as source in Maxwell and the back emf of the motor on the

inverter currents as source in Maxwell, and the back-emf of the motor on the

inverter side.

The transient-transient link enables the use to pass data between Simplorer and

Maxwell during the simulation:

Maxwell2D and Maxwell3D can be used

Simplorer and Maxwell will run altogether

Simplorer is the Master, Maxwell is the slave

At a given time step, the Winding currents and the Rotor angle are passed

from Simplorer to Maxwell, the Back EMF and the Torque are passed from

Maxwell to Simplorer

The complexity of the drive system and of the mechanical system is not

The complexity of the drive system and of the mechanical system is not

limited

Insights on the coupling Method

The Simplorer time steps and the Maxwell time steps don’t have to be the

same. Usually, Simplorer requires much more time steps than Maxwell.

Assume the current simulation time is t

Simplorer, based on the previous time steps, gives a forward meeting time

t1to Maxwell where both simulators will exchange data. Between t0and t1,

both code run by themselves.

At t

1, both codes exchange data. If during the t0-t1period, some event

appears on Simplorer side (state graph transition, large change of the

pp p(g p,g g

dynamic of the circuit), Simplorer will roll back to t0and set a new forward meeting time t1’, t1’< t1.

the Basic Elements > Circuit > Semiconductors System Level library

Co-simulation with Maxwell Simplorer Schematic

We use a control signal for each igbt. IGBT1has the igbt1control signal (you

need to uncheck the use Pin button). Name the control signals of IGBT2to

IGBT6 accordingly.

Follow the naming as below

Co-simulation with Maxwell Simplorer Schematic

The reference waveforms are implemented using time functions: pick the Sine

Wave in the Basic Elements > Tools > Time Functions library.

Put 3 Sine Wave blocks on the schematic, with the parameters as above

Add a Triangular wave time function block

The switching of the IGBTs is done through a state graph that will compare the

reference wave forms and the chopper signal

Co-simulation with Maxwell Simplorer Schematic

Simplorer Schematic

In the Basic Elements > States library, pick up two STATE_11, two TRANS

Build the graph below then make two additional copies to have 3 circuits, one for

each phase

For the first state graph, we will monitor IGBT1and IGBT2

Co-simulation with Maxwell Maxwell in Simplorer

In order to use a Maxwell model in co-simulation with Simplorer, the user just

needs to do a couple of modifications on the Maxwell side.

Right mouse click on the Maxwelldesign name and select copy

Right mouse click on the Project name and select paste

Rename the copied design name in 2_Maxwell_Simplorer

Co-simulation with Maxwell Maxwell in Simplorer

Right mouse click on Model, and select Symmetry Multiplier

Go to the Advanced Product Coupling tab and enable transient-transient link with

Simplorer. That will let Maxwell know that everything linked to rotor position and winding information are to be taken from Simplorer

Go to the winding definition under the Excitation tab, Right mouse click on

PhaseA, then select Properties

Co-simulation with Maxwell Maxwell in Simplorer

For each winding, you need to enter that you want the current information to be

read in Simplorer.

Select External in the ‘Type’ pull down menu

Make sure that the initial current is 0

Make sure that the initial current is0

Repeat the same operation for PhaseB and PhaseC.

That’s all for the Maxwell part.

Save and close the Maxwell project.

Make sure to know where the project is saved on the disk

Make sure to know where the project is saved on the disk

Co-simulation with Maxwell Simplorer Schematic

Go to Simplorer Circuit > Subcircuit > Maxwell Component > Add Transient

Cosimulation

In the Transient-Transient coupling window, open the link File aera, and select

the Maxwell project

Co-simulation with Maxwell Simplorer Schematic

Maxwell is opened and loads the project

On the Transient-Transient link Simplorer window, the project information are

loaded

Select 2D for the Design type, and choose the design 2_Maxwell_Simplorer

In the Options tab, select Pin Description and click OK.

Co-simulation with Maxwell Simplorer Schematic

Place the Component on the schematic, nearby the phase resistances

The component has 8 pins : 2 pins for each phase and 2 mechanical pins for the

rotor

We need to increase the symbol size. In the Definitions> Components tab of the

Simplorer project window, rigth mouse click on MxTranTranData2 (the

component name) and select Edit Symbol

Co-simulation with Maxwell

Simplorer Schematic

The Symbol Editor window pops up

Click on the motor image, and move the image away in order to have access to g g y

the symbol footprint

Co-simulation with Maxwell

Simplorer Schematic

Enlarge the footprint to the desired size.

The Pins should also be moved, as well as the pin description text zones

The motor image needs to be resized and re centered

The motor image needs to be resized and re centered

Co-simulation with Maxwell Simplorer Schematic

Update the project, using the icon,just above the project name

Once the project is updated, double click on the schematic name, then wire the

motor to the phase resistances. PhaseA_out, PhaseB_out and PhaseC_out

pinsare linked together in this example

Co-simulation with Maxwell Simplorer Schematic

A constant speed is used. Go to the Component tab, in the Basic Elements >

Physical Domains > Mechanical > Velocity –Force –Representation >

Rotational_V folder, choose the V_ROT: Angular Velocity Source

Rotational V folder choose the V ROT:Angular Velocity Source

Enter 4500rpm and link this component to the MotionSetup1_out pin

Link the MotionSetup1pin to the (mechanical) ground

Note: Simplorer allows you to have much more complicated mechanical systems

Co-simulation with Maxwell Simplorer Simulation

Before simulating, the outputs data that will be available in Simplorer need to be

defined. Open the Output Dialog

By default, most of the common outps are saved by default. Browse to the FEA1

folder, then select the desired outps from Maxwell2D that you want to keep, then click on OK

Tracepro入门与进阶1-40

Tracepro 入门与进阶
CYQ DESIGN STUDIO
1

Tracepro 入门与进阶
CYQ DESIGN STUDIO
内 容 简 介
本书以美国 Lambda Research Corporation 的最新 3.24 版本为蓝本进行编写, 内容涵盖了 tracepro3.24 光学仿真设计的概念、tracepro 软件的配置和用户定制、光 学元件模型的创建、描光、分析等内容。 本书章节的安排次序采用由浅入深,前后呼应的教学原则,在内容安排上,为方 便读者更快、更深入地理解 tracepro 软件中的一些相关概念、命令和功能,并对运用 该软件进行光学仿真设计的过程有一个全局的了解,本书中介绍了单片 LCD 投影机 的仿真设计全过程,同时在本书的最后一章详细介绍了背光源等光学仿真设计过程, 增强了本书的可读性和实用性,摆脱单个概念、命令、功能的枯燥讲解和介绍。 本书可作为光学专业人员的自学教程和参考书籍, 也可作为大专院校光学、 光电专业 的学生学习 tracepro 的使用教材。
2

Tracepro 入门与进阶
CYQ DESIGN STUDIO


Tracepro 是一套可以做照明光学系统分析、传统光学分析,辐射度以及光度分析 的软件, 它也是第一套由符合工业标准的 ACIS 立体模型绘图软件发展出来的光机软 件。 功能强大的 Tracepro 减轻了光学设计人员的劳动强度,节约了大量的人力资源, 缩短了设计周期,还可以开发出更多质量更高的光学产品。但目前 Tracepro 学习教 程甚少, 不少初学者苦于无参考学习资料而举步为艰。 本人根据从事光学设计的经验 与运用 Tracepro 的体会,汇集成书,目的是使 Tracepro 的初学人员能快速入门,快 速见效,使已入门者能进一步提高 Tracepro 的应用水平和操作能力,从而在工作中 发挥更大的效益,为中国的光学事业作出贡献! 本书乃仓促而成,虽然几经校对,但错误之处在所难免,恳请广大读者朋友予以 指正,不甚感谢! 电子邮箱: cyqdesign@https://www.360docs.net/doc/1016941625.html,
陈涌泉 2004 年 12 月 4 日
3

人工神经网络原理及实际应用

人工神经网络原理及实际应用 摘要:本文就主要讲述一下神经网络的基本原理,特别是BP神经网络原理,以及它在实际工程中的应用。 关键词:神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith-PID 本世纪初,科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作,人脑含有数亿个神经元,并以特殊的复杂形式组成在一起,它能够在“计算"某些问题(如难以用数学描述或非确定性问题等)时,比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍,然而,大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍,因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的,是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后,人工神经网络经历了发展,停滞,再发展的过程,时至今日发展正走向成熟,在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理,特别是BP神经网络原理,以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟,所以要了解神经网络的工作原理,所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示: 从上图可看出生物神经元它包括,细胞体:由细胞核、细胞质与细胞膜组成;

轴突:是从细胞体向外伸出的细长部分,也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端,通过它向外传出神经冲动;树突:是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端,接受来自其它神经元的冲动;突触:神经元之间相互连接的地方,既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动,以及同一时间从不同树突输入的神经冲动,神经细胞均可加以综合处理,处理的结果可使细胞膜电位升高;当膜电位升高到一阀值(约40mV),细胞进入兴奋状态,产生神经冲动,并由轴突输出神经冲动;当输入的冲动减小,综合处理的结果使膜电位下降,当下降到阀值时。细胞进入抑制状态,此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”,神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能,即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1~150m/s之间,随纤维的粗细,髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之,随着对生物神经元的深入研究,揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟,当然,以目前的理论水平,制造水平,和应用水平,还与人脑神经网络的有着很大的差别,它只是对人脑神经网络有选择的,单一的,简化的构造和性能模拟,从而形成了不同功能的,多种类型的,不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前,再这一基本原理上已发展了几十种神经网络,例如Hopficld模型,Feldmann等的连接型网络模型,Hinton等的玻尔茨曼机模型,以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中,应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代,但一直进展不大。直到1985年,Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法(即BP算),实现了Minsky的多层网络设想,其网络模型如下图所示。它可以分为输入层,影层(也叫中间层),和输出层,其中中间层可以是一层,也可以多层,看实际情况而定。

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W.James关于人脑结构与功能的研究,结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年,心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型),该模型把神经细胞的动作描述为:1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化;2任何兴奋性突触有输入激励后,使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关;3任何抑制性突触有输入激励后,使神经元抑制;4突触的值不随时间改变;5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0.5ms。可见,M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单,而且其观点也并非完全正确,但是其理论有一定的贡献。因此,M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年,心理学家D.0.Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设,并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则,为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年,计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构,称为“感知器”(Perceptron),它是由阈值性神经元组成,试图模拟动物和人脑的感知学习能力,Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中,而不是反映在拓扑结构的表示法中;另外,对于如何存储影响认知和行为的信息问题,他认为,存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后,新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分,而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line),它是连续取值的线性网络,主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究,对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究,于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书,该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数,这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响,从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是:20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展,使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期,因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期,波士顿大学的S.Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授,仍致力于神经网络的研究,分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视,但其科学价值却不可磨灭,它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来,由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折,促使人们

COMSOL-Multiphysics仿真步骤

COMSOL Multiphysics仿真步骤 1算例介绍 一电磁铁模型截面及几何尺寸如图1所示,铁芯为软铁,磁化曲线(B-H)曲线如图2所示,励磁电流密度J=250 A/cm2。现需分析磁铁内的磁场分布。 图1电磁铁模型截面图(单位cm) 图2铁芯磁化曲线 2 COMSOL Multiphysics仿真步骤 根据磁场计算原理,结合算例特点,在COMSOL Multiphysics中实现仿真。 (1) 设定物理场 COMSOL Multiphysics 4.0以上的版本中,在AC/DC模块下自定义有8种应用模式,分别为:静电场(es)、电流(es)、电流-壳(ecs)、磁场(mf)、磁场和电场(mef)、带电粒子追踪(cpt)、电路(cir)、磁场-无电流(mfnc)。其中,“磁场(mef)”是以磁矢势A作为因变量,可应用于: ①已知电流分布的DC线圈; ②电流趋于表面的高频AC线圈;

③任意时变电流下的电场和磁场分布; 根据所要解决的问题的特点——分析磁铁在线圈通电情况下的电磁场分布,选择2维“磁场(mf)”应用模式,稳态求解类型。 (2) 建立几何模型 根据图1,在COMSOL Multiphysics中建立等比例的几何模型,如图3所示。 图3几何模型 有限元仿真是针对封闭区域,因此在磁铁外添加空气域,包围磁铁。 由于磁铁的磁导率,因此空气域的外轮廓线可以理想地认为与磁场线迹线重合,并设为磁位的参考点,即 (21) 式中,L为空气外边界。 (3) 设置分析条件 ①材料属性 本算例中涉及到的材料有空气和磁铁,在软件自带的材料库中选取Air和Soft Iron。 对于磁铁的B-H曲线,在该节点下将已定义的离散B-H曲线表单导入其中即可。 ②边界条件 由于磁铁的磁导率,因此空气域的外轮廓线可以理想地认为与磁场线迹线重合,并设为磁位的参考点,即 (21) 式中,L为空气外边界。 为引入磁铁的B-H曲线,除在材料属性节点下导入B-H表单之外,还需在“磁场(mef)”节点下选择“安培定律”,域为“2”,即磁铁区域,在“磁场 > 本构关系”处将本构关系选择为“H-B曲线”。此时,即表示将材料性质表达为磁通密度B的函数,也符合以磁矢势A作为因变量时的表达,从而避免在本构关系中定义循环变量。设置窗口如下图所示。

LED(Tracepro官方LED建模光学仿真设计教程)

Requirements Models: None Properties: None Editions: TracePro LC, Standard and Expert Introduction In this example you will build a source model for a Siemens LWT676 surface mount LED based on the manufacturer’s data sheet. The dimensions will be used to build a solid model and the source output will be defined to match the LED photometric curve. Copyright ? 2013 Lambda Research Corporation.

Create a Thin Sheet First analyze the package to determine the best method of constructing the geometry in TracePro. The symmetry of the package suggests starting from a Thin Sheet and extruding the top and bottom halves with a small draft angle. Construct Thin Sheet in the XY plane. 1. Start TracePro 2. Select View|Profiles|XY or click the View XY button on the toolbar, and switch to silhouette mode, View|Silhouette. 3. Select Insert|Primitive Solid and select the Thin Sheet tab. 4. Enter the four corners of the Thin Sheet in mm in the dialog box, as shown below, and click Insert. 5. Click the Zoom All button or select View|Zoom|All to see the new object.

人工神经网络题库

人工神经网络 系别:计算机工程系 班级: 1120543 班 学号: 13 号 姓名: 日期:2014年10月23日

人工神经网络 摘要:人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成,由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。 关键词:神经元;神经网络;人工神经网络;智能; 引言 人工神经网络的构筑理念是受到生物(人或其他动物)神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法(Learning Method )得以优化,所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用,通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间,另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法,人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力),这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 一、人工神经网络的基本原理 1-1神经细胞以及人工神经元的组成 神经系统的基本构造单元是神经细胞,也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息,轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。 从信息的传递过程来看,一个神经细胞的树突,在突触处从其他神经细胞接受信号。 这些信号可能是兴奋性的,也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理,如果在一个时间间隔内,某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大,以致于使该细胞被激活,而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去,并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。 图1-1简单神经元网络及其简化结构图 (1)细胞体 (2)树突 (3)轴突 (4)突触

实验报告 人工神经网络

实验报告人工神经网络 实验原理:利用线性回归和神经网络建模技术分析预测。 实验题目:利用给出的葡萄酒数据集,解释获得的分析结论。 library(plspm); data(wines); wines 实验要求: 1、探索认识意大利葡萄酒数据集,对葡萄酒数据预处理,将其随机划分为训练集和测试集,然后创建一个线性回归模型; 2、利用neuralnet包拟合神经网络模型; 3、评估两个模型的优劣,如果都不理想,提出你的改进思路。 分析报告: 1、线性回归模型 > rm(list=ls()) > gc() used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb) Ncells 250340 13.4 608394 32.5 408712 21.9 Vcells 498334 3.9 8388608 64.0 1606736 12.3 >library(plspm) >data(wines) >wines[c(1:5),] class alcohol malic.acid ash alcalinity magnesium phenols flavanoids 1 1 14.23 1.71 2.43 15.6 127 2.80 3.06 2 1 13.20 1.78 2.14 11.2 100 2.65 2.76 3 1 13.16 2.36 2.67 18.6 101 2.80 3.24 4 1 14.37 1.9 5 2.50 16.8 113 3.85 3.49 5 1 13.24 2.59 2.87 21.0 118 2.80 2.69 nofla.phen proantho col.intens hue diluted proline 1 0.28 2.29 5.64 1.04 3.9 2 1065 2 0.26 1.28 4.38 1.05 3.40 1050 3 0.30 2.81 5.68 1.03 3.17 1185 4 0.24 2.18 7.80 0.86 3.4 5 1480 5 0.39 1.82 4.32 1.04 2.93 735 > data <- wines > summary(wines)

神经网络实验指导书2013版[1]

神经网络实验指导书2013版[1]

北京信息科技大学自编实验讲义 神经网络实验指导书 许晓飞陈雯柏编著

找其映射是靠学习实践的,只要学习数据足够完备,就能够描述任意未知的复杂系统。因此前馈神经网络为非线性系统的建模和控制提供了有力的工具。 输入层隐层输出层 图1 前馈型神经网络结构 2.BP算法原理 BP(Back Propagation)神经网络是一种利用误差反向传播训练算法的前馈型网络,BP学习算法实质是求取网络总误差函数的最小值问题[2]。这种算法采用非线性规划中的最速下降方法,按误差函数的负梯度方向修改权系数,它是梯度下降法在多层前馈网络中的应用。具体学习算法包括两大过程,其一是输入信号的正向传播过程,其二是输出误差信号的反向传播过程。 1.正向传播 输入的样本从输入层经过隐层单元一层一层进行处理,通过所有的隐层之后,则传向输出

层;在逐层处理的过程中,每一层神经元的状态只对下一层神经元的状态产生影响。在输出层把现行输出和期望输出进行比较,如果现行输出不等于期望输出,则进入反向传播过程。 2.反向传播 反向传播时,把误差信号按原来正向传播的通路反向传回,并对每个隐层的各个神经元的权系数进行修改,以望误差信号趋向最小。网络各层的权值改变量,则由传播到该层的误差大小来决定。 3.BP算法的特点 BP神经网络具有以下三方面的主要优点[3]:第一,只要有足够多的隐含层和隐层节点,BP 神经网络可逼近任意的非线性映射关系;第二,BP学习算法是一种全局逼近方法,因而它具有较好的泛化能力。第三,BP神经网络具有一定的容错能力。因为BP神经网络输入输出间的关联信息分布存储于连接权中,由于连接权的个数总多,个别神经元的损坏对输入输出关系只有较小影响。 但在实际应用中也存在一些问题,如:收敛

人工神经网络及其应用实例_毕业论文

人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型,它以某种简化、抽象和模拟的方式,反映了大脑功能的 若干基本特征,但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为:由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件,即人工神经元,是指它可用电子元件、 光学元件等模拟,仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型: 线性元件:y = 0.3x,可用线性代数法分析,但是功能有限,现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件:y = tanh(x),便于解析性计算及器件模拟,是当前研究的主要元件之一。

离散型非线性元件: y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ,便于理论分析及阈值逻辑器件 实现,也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6

每一神经元有许多输入、输出键,各神经元之间以连接键(又称 突触)相连,它决定神经元之间的连接强度(突触强度)和性质(兴 奋或抑制),即决定神经元间相互作用的强弱和正负,共有三种类型: 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样,N个神经元(一般N很大)构成一个相互影响的复杂网络系统,通过调整网络参数,可使人工神 经网络具有所需要的特定功能,即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示: 上图中,左侧为输入层(输入层的神经元个数由输入的维度决定),右侧为输出层(输出层的神经元个数由输出的维度决定),输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式,并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层,这些神 经元在网络内部构成中间层,不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络(BP网络)模型、

《人工智能及其应用》实验指导书

《人工智能及其应用》 实验指导书 工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (3) 实验二模糊推理系统实验 (5) 实验三 A*算法实验I (9) 实验四 A*算法实验II (12) 实验五遗传算法实验I (14) 实验六遗传算法实验II (18) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (20) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库,实现系统识别或 分类等。 2 设计课 2 模糊推理系统应 用Matlab 1)设计洗衣机的模糊控制器; 2)设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课5 遗传算法应用I Matlab 1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2 验证课6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课 7 基于神经网络的 模式识别Matlab 1)基于BP神经网络的数字识 别设计; 2)基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2 验证课 8 基于神经网络的 优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题的连 续Hopfield神经网络。 2 综合课 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者,该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主,一般应占课程总成绩的50%,其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩,无论采取何种方式进行考核,都必须按实验课的目的要求,以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。 评定各级成绩时,可参考以下标准:

人工神经网络作业MATLAB仿真(共3篇)

人工神经网络作业M A T L A B 仿真(共3篇) -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

人工神经网络仿真作业(3篇) 人工神经网络仿真作业1: 三级倒立摆的神经网络控制 人工神经网络仿真作业2: 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 人工神经网络仿真作业3: 基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究

神经网络仿真作业1:三级倒立摆的神经网络控制 摘要:建立了基于人工神经网络改进BP 算法的三级倒立摆的数学模型,并给 出了BP 网络结构,利用Matlab 软件进行训练仿真,结果表明,改进的BP 算法控制倒立摆精度高、收敛快,在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。 1.引言 倒立摆系统的研究开始于19世纪50年代,它是一个典型的非线性、高阶次、多变量、强耦合和绝对不稳定系统.许多抽象的控制概念,如系统的稳定性、可控性、系统的收敛速度和抗干扰能力都可以通过倒立摆直观地表现出来。随着现代控制理论的发展,倒立摆的研究对于火箭飞行控制和机器人控制等现代高科技的研究具有重要的实践意义。目前比较常见的倒立摆稳定控制方法有线性控制,如LQR,LQY 等;智能控制,如变论域自适应模糊控制,遗传算法,预测控制等。 2.系统的数学模型 2.1三级倒立摆的模型及参数 三级倒立摆主要由小车,摆1、摆2、摆3组成,它们之间自由链接。小车可以在水平导轨上左右平移,摆杆可以在铅垂平面内运动,将其置于坐标系后如图1 所示: 规定顺时针方向的转角和力矩均为正。此外,约定以下记号:u 为外界作用力,x 为小车位移,i (i =1,2,3)为摆i 与铅垂线方向的夹角, i O 分别为摆i 的链接点位置。其它的系统参数说明如下:

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性,在现代神经科学研究的基础上,人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似: (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度,即突触权值,用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统,又是自适应组织系统,可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理:人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算,单个神经元的运算速度不高,但总体的处理速度极快。 2、非线性映射:人工神经网络具有固有的非线性特性,这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一

种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成:在神经网络中,知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元,他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上,表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触,既是信号转换站,又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息,而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上,神经网络只要求部分条件,甚至有节点断裂也不影响信息的完整性,具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能:人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古,你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力:人工神经网络可以根据外界环境输入信息,改变突触连接强度,重新安排神经元的相互关系,从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现:人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来,一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世,而且可从市场上购到,这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱(或软件包)如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型

BP神经网络实验报告

江南大学物联网工程学院实验报告 课程名称人工智能实验名称BP神经网络实验日期2016-04-30 班级计科1305 姓名游思睿学号1030413529 实验报告要求1.实验名称2.实验要求3.实验环境4.实验步骤5.实验体会 一、实验目的: 两个输入a、b(10以内的数),一个输出c,c=a+b。换句话说就是教BP神经网络加法运算。 二、实验内容: Data 用来表示已经知道的数据样本的数量,也就是训练样本的数量。In 表示对于每个样本有多少个输入变量; Out 表示对于每个样本有多少个输出变量。Neuron 表示神经元的数量,TrainC 来表示训练的次数。再来我们看对神经网络描述的数据定义,来看下面这张图里面的数据类型都是double 型。 d_in[Data][In] 存储Data 个样本,每个样本的In 个输入。d_out[Data][Out] 存储Data 个样本,每个样本的Out 个输出。我们用邻接表法来表示图 1 中的网络,w[Neuron][In] 表示某个输入对某个神经元的权重,v[Out][Neuron] 来表示某个神经元对某个输出的权重;与之对应的保存它们两个修正量的数组dw[Neuron][In] 和dv[Out][Neuron]。数组o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出,OutputData[Out] 存储BP神经网络的输出。 初始化主要是涉及两个方面的功能,一方面是对读取的训练样本数据进行归一化处理,归一化处理就是指的就是将数据转换成0~1之间。在BP神经网络理论里面,并没有对这个进行要求,不过实际实践过程中,归一化处理是不可或缺的。因为理论模型没考虑到,BP神经网络收敛的速率问题,一般来说神经元的输出对于0~1之间的数据非常敏感,归一化能够显著提高训练效率。可以用以下公式来对其进行归一化,其中加个常数A 是为了防止出现0 的情况(0不能为分母)。 y=(x-MinValue+A)/(MaxValue-MinValue+A) 另一方面,就是对神经元的权重进行初始化了,数据归一到了(0~1)之间,那么权重初始化为(-1~1)之间的数据,另外对修正量赋值为0

人工神经网络应用实例

人工神经网络在蕨类植物生长中的应用 摘要:人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性,在现代神经科学研究的基础上,人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明,人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的,可有效的应用于蕨类植物的生长预测。 关键词:人工神经网络;蕨类植物;MATLAB应用 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理:人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算,单个神经元的运算速度不高,但总体的处理速度极快。 2、非线性映射:人工神经网络具有固有的非线性特性,这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成:在神经网络中,知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元,他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上,表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触,既是信号转换站,又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息,而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上,神经网络只要求部分条件,甚至有节点断裂也不影响信息的完整性,具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能:人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古,你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力:人工神经网络可以根据外界环境输入信息,改变突触连接强度,重新安排神经元的相互关系,从而达到自适应于环境变化的目的。 二人工神经网络的基本数学模型 神经元是神经网络操作的基本信息处理单位(图1)。神经元模型的三要素为: (1) 突触或联接,一般用,表尔神经元和神经元之间的联接强度,常称之为权值。 (2) 反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。 图1 一个人工神经元(感知器)和一个生物神经元示意图 (3) 一个激活函数用于限制神经元输出(图2),可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的

COMSOL光学案例

Modeling of Pyramidal Absorbers for an Anechoic Chamber Introduction In this example, a microwave absorber is constructed from an infinite 2D array of pyramidal lossy structures. Pyramidal absorbers with radiation-absorbent material (RAM) are commonly used in anechoic chambers for electromagnetic wave measurements. Microwave absorption is modeled using a lossy material to imitate the electromagnetic properties of conductive carbon-loaded foam. Perfectly matched layers Port Conductive pyramidal form Unit cell surrounded by periodic conditions Conductive coating on the bottom Figure 1: An infinite 2D array of pyramidal absorbers is modeled using periodic boundary conditions on the sides of one unit cell. Model Definition The infinite 2D array of pyramidal structures is modeled using one unit cell with Floquet-periodic boundary conditions on four sides, as shown in Figure 1. The geometry of one unit cell consists of one pyramid sitting on a block made of the same

人工神经网络与应用实验指导2010

西北农林科技大学研究生教学参考书 《人工神经网络与应用实验指导》 信息工程学院 二〇一〇年十二月十三日

实验一 MATLAB ANN工具箱及感知器实现 一、实习目的和意义 使学生熟悉并掌握Matlab基本运算编程和运行,掌握人工神经网络工具箱帮助、示例等资源,掌握自主学习Matlab编程的能力,并能设计实现感知器,为后续处理打下基础。 二、实习内容 1、熟悉Matlab基本运算编程,掌握人工神经网络工具箱帮助、示例等资源。 (1)学会给矩阵赋值及常用矩阵运算; (2)学会在命令窗口单步执行命令;编写m文件及运行的方法; (3)掌握命令后“;”的显示控制作用,掌握清除命令窗口clc、图像窗口clf、内存和函数clear等命令的用法。 (4)学会用plot(x,y)绘制图形的方法;绘制双曲正切S函数的一阶导数曲线。 (5)掌握人工神经网络工具箱帮助、示例等资源。 2、设计一个感知器,并运行,分析结果、理解感知器算法。 三、实习参考 (1)Matlab基本运算 Matlab区分大小写,Abc,ABC,abc表示不同的矩阵名。在矩阵A中,同一行中的内容用逗号分隔,而采用分号来表示换行。一般情况下,用于同行中分隔的逗号是可以由空格来代替的。 基本的赋值语句:A=[1,2,3;4,5,6;7,8,0] 矩阵加减法运算:C=A+B 和C=A-B。 矩阵的转置:A T=A’。 矩阵的点乘:C=A.×B 矩阵的除法:x=A./B。 矩阵乘法:C=A×B 对一个矩阵单个元素赋值和操作:

A (:,j )表示A 矩阵的第j 列元素;A (i ,:)表示A 矩阵的第i 列全部元素。 在命令窗口中,输入 help 命令,如help plot ,则会给出相关的帮助信息。 (2)S 曲线函数式为x e x f y -+==11 )(,设x 在[-10,10]之间每隔0.1取一个值。用 plot()绘制S 曲线。可编写m 文件(polt_s.m )如下: %画S 曲线 x=[-10:0.1:10]; %给x 赋值 y=1./(1.0+exp(-x)) %计算y plot(x,y) %绘制x-y 关系曲线(S 曲线) hold on %保持图形,在原图上继续绘制 y1=y*(1.-y); %计算S 曲线的一阶导数 plot(x,y1,'--r') %绘制S 曲线的一阶导数曲线 (3)设计一个二维输入矢量分为两类。 %gzq1.m %P 输入向量,T 为目标向量 P=[-1.0 -0.5 +0.3 -0.1; -0.5 +0.5 -0.5 +1.0] T=[1 1 0 0]; plotpv(P,T); %绘制感知器的输入输出矢量 disp('按任意键继续.') pause %按任意键继续 net=newp([-1 1;-1 1],1); %NEWP 建立一个感知器. plotpv(P,T); %绘制输入向量 plotpc(net.IW{1},net.b{1}); %绘制初始分类线 net.adaptParam.passes = 3; net = adapt(net,P,T); %ADAPT 返回一个最佳分类的网络ner plotpc(net.IW{1},net.b{1}); %绘制训练后的分类线

准直TIR透镜Tracepro实例

准直TIR透镜的TracePro模拟过程 说明:本例只讲解我用TP的模拟过程,不是TP的使用手册之类,讲解有误或不清楚的地方请见谅。本例不讲解透镜的设计方法,请不要追问如何设计透镜。 最后提一个要求:不喜勿喷。 作者:虫洞里的猫 准直TIR透镜,是指在原点的点光源经过透镜后光线能平行出射的透镜,但由于LED的发光面都是面光源,因此LED经过此透镜后不可能是平行光出射,但其出光角度会是最小值。 本实例以已设计好的准直TIR透镜为例,逐步演示TracePro的模拟过程。 1.插入3D文件 TracePro可以打开多种3D格式的文件,最方便的是直接插入零件,但此过程只能使用.SAT格式的文件,如下图的过程。

如果你的3D文件是其它格式,如STEP等,则可以用TracePro直接打开,具体过程为:文件-打开,在打开的对话框的下拉菜单中选择合适的格式。 2.设置光源 2.1 设置档案光源 2.1.1 方法一 设置光源可以有很多方式,但最直接也最准确的是使用光源文件,在TracePro中也称为档案光源,TracePro可用的档案光源主要有.DAT或.RAY格式的。此文件可以从LED厂家的官网上下载,本实例使用的LED为CREE公司的XLamp XP-E。如下图,XP-E Cool White Optical Source Model - TracePro (zip) (42 MB)是适合TracePro使用的光源文件,其网站地址为:https://www.360docs.net/doc/1016941625.html,/LED-Components-and-Modules/Products/XLamp/Discrete-Directional/XLa mp-XPE。

tracepro实验报告范文

2020 tracepro实验报告范文Contract Template

tracepro实验报告范文 前言语料:温馨提醒,报告一般是指适用于下级向上级机关汇报工作,反映情况, 答复上级机关的询问。按性质的不同,报告可划分为:综合报告和专题报告;按行 文的直接目的不同,可将报告划分为:呈报性报告和呈转性报告。体会指的是接触 一件事、一篇文章、或者其他什么东西之后,对你接触的事物产生的一些内心的想 法和自己的理解 本文内容如下:【下载该文档后使用Word打开】 一.实验概况 实验时间: 实验地点:合肥工业大学仪器学院平房实验室 指导老师:郎贤礼 实验要求:1.熟练TracePro软件基本功能及实际操作方法; 2.掌握光学器件设计的原理及一般步骤; 3.会对设计好的光学器件进行数据图像分析; 4.能够自己设计简单的光学器件。 二.实验内容 (一)软件介绍TracePro是一套普遍用于照明系统、光学分析、辐射度分析及光度分析的光线模拟软体。它是第一套以ACISsolidmodelingkernel为基本的光学软体。第一套结合真实固体模型、强大光学分析功能、资料转换能力强及易上手的使用介面的模拟软件。

TracePro可利用在显示器产业上,它能模仿所有类型的显示系统,从背光系统,到前光、光管、光纤、显示面板和LCD投影系统。应用领域包括:照明、导光管、背光模组、薄膜光学、光机设计、投影系统、杂散光、雷射邦浦常建立的模型:照明系统、灯具及固定照明、汽车照明系统(前头灯、尾灯、内部及仪表照明)、望远镜、照相机系统、红外线成像系统、遥感系统、光谱仪、导光管、积光球、投影系统、背光板。TracePro作为下一代偏离光线分析软件,需要对光线进行有效和准确地分析。为了达到这些目标,TracePro具备以下这些功能:处理复杂几何的能力,以定义和跟踪数百万条光线;图形显示、可视化操作以及提供3D实体模型的数据库;导入和导出主流CAD软件和镜头设计软件的数据格式。通过软件设计和仿真功能,可以:得到灯具的出光角度:只需有灯具的3D模块便可通过软件仿真功能预判灯具出光角度,以此判断灯具是否达到设计目标。得到灯具出光光斑图和照度图:可以模拟灯具打在不同距离得到的光斑、照度图分布情况,以此判断灯具出光性能。灯具修改建议功能:如果通过软件判断初步设计灯具性能不符合要求,TracePro光线可视图可以看到形成配光图每段曲线是由罩那段曲线形成,以提供修改建议。准配光图和IES文件:可导出标准配光图和IES文件,用于照明工程设计。实际效益通过软件的仿真功能,可以一次次在软件中完成灯具结构不同状态下时的出光性能,而不需每次灯具修改都需开模或做手板后测试才知道,这就大大缩短了产品开发周期、节省开模成本费用、提高产品设计准确性。

相关文档
最新文档