基于人工神经网络深松机关键部件的参数优化
Optimization of Parameters to the Key Parts of Deep-tiller Based on Artificial Neural Networks作者机构：黑龙江八一农垦大学工程学院大庆163319 大庆市农业委员会 黑龙江多多集团动力公司
出 版 物：《黑龙江八一农垦大学学报》 (journal of heilongjiang bayi agricultural university)
年 卷 期：2008年第20卷第3期
页 面：37-39页
基 金：黑龙江省大庆市课题(SGG04-063 SGG2005-027)
摘 要：利用BP神经网络训练数据,以深松机关键部件的三个结构参数—翼张角、刃角和翼倾角为输入参量,输出目标参量为牵引阻力,建立深松机牵引阻力的人工神经网络模型。结果表明:训练良好的BP网络输出数据与实测数据吻合较好,网络模型具有较高的精度,并具有收敛速度快等特点。同时,确定了一组最优结构参数,为深松铲的设计提供理论依据。
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