27、基于图能量的裂缝评估新特征开发

基于图能量的裂缝评估新特征开发

1. 裂缝的图模型表示

裂缝可以被建模为图属性模型。根据该理论,每个裂缝都有通过分支相互连接的枝干。Guttmann 首次使用两个参数 (G = (V, E)) 提出了图能量的概念。每个图的能量 (E(G)) 通过邻接矩阵的特征值来定义,公式如下:
[E = E(G) = \sum_{i = 1}^{n} \lambda_i]
在这个模型中,具有复杂分叉点的裂缝被视为 (G) 图。如果节点之间存在裂缝,则认为这两个顶点彼此相邻。通过这种方法获得的图被称为裂缝 - 剥落图。对于裂缝 - 剥落图 (G),(E(G)) 等于根据胡克定律计算的总裂缝能量。如果两个裂缝 - 剥落图具有相等的能量,则它们也被称为等能图。基本上,裂缝 - 剥落图是可以具有能量的非均匀图。

2. 邻接矩阵的计算

对于每个裂缝及其分支,可以使用邻接矩阵。接近矩阵通过以下公式计算:
[a_{ij} =
\begin{cases}
0, & \text{如果 } i = j \text{ 或 } v_i \nleftrightarrow v_j \
1, & \text{如果 } i \neq j \text{ 且 } v_i \leftrightarrow v_j
\end{cases}
]
在这里,如果两个相邻点通过裂缝相互连接,则该数值等于 1;如果没有连接,则相应的数值 (a_{ij}) 被认为等于零。裂缝组件的数量越多,断裂程度越大,(a_{ij}) 接近矩阵的维度也越大。在本研究中,裂缝的接近矩阵通过以下公式计算:
[
\begin{align

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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