基于人工神经网络的温度预测在高压气密性检测中的应用研究的开题报告一、研究背景高压气密性检测是检测设备和部件密封效果的一种方法，可以用于汽车、铁路、航空等领域中的部件密封效果测试。在高压气密性检测中，常常需要预测设备和部件的温度，以确定其密封性能并及时处理气密性能不良的情况。目前，高压气密性检测中使用的温度预测方法主要基于传统的数值计算方法，如有限元方法和有限差分法等。这些方法能够对温度场进行精确计算，但计算复杂度较高，运算时间长，并且对于部分复杂场景很难实现。人工神经网络（ANN）是另一种热门的预测方法，它可以对非线性、复杂的数据进行预测，具有高速度、低误差和高可扩展性的特点。因此，将人工神经网络应用于高压气密性检测中的温度预测，具有广泛的前景和重要的意义。二、研究目的本文旨在探讨将人工神经网络应用于高压气密性检测中的温度预测，并研究在这种情况下的网络结构和算法。本研究还将考虑多种高压气密性检测场景下的实验数据，以验证我们所提出的温度预测方法的有效性和适用性。三、研究内容和研究方法1.人工神经网络的基本原理和结构：我们将介绍人工神经网络的基本原理和结构，包括感知器、正向传播、反向传播以及常见的神经网络模型（如多层感知器模型）。2.基于人工神经网络的温度预测模型设计：我们将设计基于人工神经网络的温度预测模型，并考虑多种高压气密性检测场景下的实验数据进行网络训练和验证。3.实验设计和数据处理：我们将考虑多种高压气密性检测场景下的实验数据，并进行预处理和特征提取。4.温度预测实验和结果分析：我们将进行多个实验以验证温度预测模型的有效性和适用性，并对实验结果进行分析和讨论。五、预期成果1.基于人工神经网络的高压气密性检测温度预测模型设计，该模型能够在多种复杂场景下进行实时温度预测。2.对不同场景下实验数据预处理和特征提取的分析和讨论。3.对所提出的温度预测模型进行实验验证，并对实验结果进行分析和讨论。六、研究意义基于人工神经网络的温度预测在高压气密性检测中的应用，将具有以下意义：1.使高压气密性检测更加高效和可靠，提高检测效果和地位。2.可以将基于传统数值计算的时间复杂度和运算难度大的问题解决，大大降低计算成本。3.本研究成果对于其他领域中的精度要求较高的预测问题也有借鉴意义。七、研究进度第一阶段（3个月）：研究人工神经网络的基本原理和结构，并设计基于人工神经网络的温度预测模型。第二阶段（4个月）：选择不同的高压气密性检测场景，并考虑不同场景下的实验数据进行预处理和特征提取。第三阶段（5个月）：对不同场景下的实验数据进行人工神经网络训练，并对预测结果进行分析和讨论。第四阶段（2个月）：总结分析研究成果，编写论文。八、参考文献1.肖勇，谢英姿，何卫华等.基于人工神经网络的甲醇水溶液定性与浓度预测研究[J].化学工业与工程技术，2016，37(6)：107-111.2.孙鲁珂.基于BP神经网络的建筑物能耗预测模型研究[J].建筑科学与工程学报，2016，33(6)：23-29.3.Zhou,Q.,Zhang,P.,Hu,J.,etal.ADeepResidualLearning-BasedMethodforFine-ResolutionHeatTransferPrediction[C]//201815thIEEEInternationalConferenceonNetworking,SensingandControl(ICNSC).IEEE,2018:1-6.4.Qiu,Z.,Wang,H.,Du,Y.,etal.Animprovedartificialneuralnetworkalgorithmfornon-lineartemperaturefieldprediction[C]//2017IEEEInternationalConferenceonCyberspace.IEEE,2017:73-78.