神经网络机械油泵轴锻造工艺优化

针对六自由度机械臂耦合性强、时变、非线性等性能,基于拉格朗日动力学建模方法,文章采用bp神经网络逼近模型,实现高精度轨迹跟踪。该方法根据六自由度机械臂本体采集的数据进行黑箱辨识建模解耦,建模过程采用bp神经网络逼近,提升建模精度、简化建模过程。针对解耦后的系统,还需建立pid闭环控制器进一步实现轨迹跟踪控制。仿真及实验结果表明,基于bp神经网络的pid控制器能够改善系统的鲁棒性和稳定性,并有效抑制抖动。

通过对当前农业工程机械现状进行探讨,分析了轴向柱塞油泵运用于农业工程机械的可行性,并对其工作原理进行阐述。利用组态原理对工程机械油泵测控系统进行了模块化设计,并对其性能参数进行了设计。硬件调试后,以混凝土泵车的主油泵压力为实例进行了分析。硬件组态的设计为节能型工程机械提供了理论依据。

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针对当前工业机械设备运行数据庞大,设备故障诊断复杂等问题,采用三层式bp神经网络,结合主元分析法,研究用于工业机械设备故障诊断的bp神经网络的优化方法,来对设备故障原因进行分类,并在此基础上探讨bp神经网络对于不同场景的应用,从而提高bp神经网络的应用价值。

工程建设机械驱动桥主减速器 bp神经网络辅助优化设计 毕春长　丁予展 　　工程建设机械驱动桥主减速器的功能是降低转 速、增大扭矩,以适合工程建设机械工作和行驶的 要求,故采用弧齿锥齿轮传动较为合适。弧齿锥齿 轮传动的特点是:同时啮合的齿数较多,齿间压力 分布的状况好,啮合平稳,工作噪音小。而且,由 于小齿轮的齿数可以做得很小,则在大齿轮的同样 外形尺寸下,可获得较大的传动比,或者在要求一 定传动比时,能减小驱动桥的尺寸。然而,由于弧齿 锥齿轮传动采用的是格里森制,设计计算颇为复杂, 所受限制条件较多,因此给优化设计带来很多麻烦。 本文研究工程建设机械驱动桥主减速器bp神经网 络辅助优化设计方法,以便提高优化设计效率。 1　bp神经网络模型原理 　　bp(backpropagation)网络亦称误差逆传播网 络,是最成熟

运用matlab神经网络工具箱,建立了三层bp神经网络的操作参数预测模型,结果表明,模型输入水力旋流器的结构参数、物性参数和分离性能,对机械散气-水力旋流器的操作参数预测是可行的,促进了机械散气-水力旋流器的应用及其自动控制的实施和发展。

基坑变形人工神经网络预测及其网络参数优化——基坑变形人工神经网络预测受网络参数的影响较大，选取适当的网络参数才能得到较优的预测结果。本文介绍了人工神经网络原理及其网络参数的优化方法。以挡土桩桩顶水平位移预测为例，说明其具体预测步骤及网络参数优...

根据a356泵体铸件金属型低压铸造特点,结合生产实际,以a356泵体浇注工艺参数为研究对象,l16(45)型正交实验数据作为训练学习样本,与正交实验成分有关的前16个样本作为训练与检验,用bp神经网络进行预测和优化,结果表明神经网络优化后的模拟值最大误差很小,cpu占用时间仅为40s。人工神经网络与正交实验相结合,能大大节省时间和费用,降低cpu占用率,也证实了对a356泵体充型过程数值模拟的神经网络优化是可行的。

针对隧道工程施工网络计划执行率低的现状,将遗传算法和神经网络技术联合用于隧道施工网络计划的动态优化与决策。基于遗传优化和神经网络方案(模式库、专家知识系统)的优化决策方法能使该技术在隧道施工的应用更科学合理、准确可靠和方便快捷。该技术不仅能解决施工网络计划的执行率低的现状,而且为信息化和智能化的隧道施工提供了有力的技术保障,具有广泛的应用前景。

由于地下工程岩土力学参数的复杂性,在实际工程设计和施工中,要想得到比较准确的岩土力学参数是比较困难的,而岩土参数对地下工程的设计和施工的成败具有很重要的意义。本文利用遗传神经网络优化算法结合数值模拟试验对地下工程岩土力学参数进行优化反分析,并取得了良好的效果。

从空调负荷预测的目的出发,详细介绍了一种基于神经网络的混沌优化方法,对误差函数及搜索方法作了适当的改进,建立了一个混沌神经网络模型。并用此改进的模型对一实例进行了空调负荷预测,结果表明该方法简便、足够准确可靠。

基于解耦子波和优化神经网络的大坝变形预测——针对提高神经网络对大坝变形的预测能力，在对murtagh提出的、小波与神经网络相结合的、用于复杂时间序列预测的“三阶段”策略进行改进的基础上，发展了一个解耦子波和优化神经网络优势联合的预测模型。首先，利...

神经网络在岩土工程观测数据优化中的应用——利用人工神经网络独特的结构和处理信息的方法，以实际工程为背景，编制了岩土工程观测数据优化程序，结合德兴铜矿2号尾矿坝b-b测线浸润线观测实例进行分析研究，使得优化的结果与实际相吻台。

CO焊接工艺参数优化的人工神经网络设计

本文提出了一种利用神经网络优化点焊机的参数方法。以实验数据为样本,通过神经网络建立焊接工艺参数与焊接质量的之间的复杂模型,利用神经网络对工艺参数进行优化。充分发挥神经网络的非线性映射能力。仿真显示了该方法的优越性和有效性。

重量 （kg/台时） 体积 （升/台时） 1推土机t604.85.710.6 2推土机t8025.36.310.66 3推土机t14089.521 4推土机t1708.39.881.04 5推土机ty22012.815.241.6 6装载机zl4010.112.021.26 7装载机zl5011.713.931.46 8装载机沃尔沃13.716.311.71 9挖掘机0.8m313.616.191.7 10挖掘机1m31517.861.875 11挖掘机1.4m320.424.292.55 12挖掘机1.6m327.232.383.4 13平地机py1609.711.551.2125 14平地机py18011.113.211.3875 15平地机

9～副伽整 ·97· ，‘“‘‘‘‘‘‘ii‘‘‘‘‘“ii⋯‘萼 ；开发与创新l 每ttt，t，·，，，，，，，”，，u，·f 神经网络技术在机械工程中的应用与展望 a摘要简单介绍了̂工神经同络的基车原理、基本特征及其在机械工程中的应 兰究了关键诲．控坚隧{$显墼望i唾中圈号th。引̂thf7。。／ 引吉1]口j 自80年代中期以来，美、日等国掀起了竟相研究和开发神经网络(neu哪ne0rb)的热 潮。1978年。国际神经网络学会(internati0ilalneuralnetworkss0city．简称n~qs)正式成立． 1988年，美国国防部高级研究计划局(简称darpa)宣布投资4亿美元，执行一项为期八年的 神经网络计算机研制计划．日本。人类前沿科学计期”(简称}璐p)准备投资七千美元于神经网

在现代化机械制造中，机械产品的加工精度是产品的核心竞争力。如何提高机械加工精度，是机械工程师首要考虑的核心问题。本文提出利用bp神经网络来预测机械加工过程中产生的误差，利用bp神经网络预测值来反馈到机械加工中间过程，以此来提高工件的机械加工精度，通过实际机械加工来检验bp神经网络的预测效果，结果证明可以大幅提高加工精度。

目前,机械故障诊断技术逐渐朝着智能化的方向发展,使用人工神经网络对故障进行诊断的优势较为明显。传统神经网络的收敛较慢,并且较为容易陷入到局部最小,所以就提出了改进的神经网络。根据相应的问题描述,实现了神经网络故障预测模型的改进,将机械故障作为例子,创建机械故障预测模型实现故障的预测,通过对比改进神经网络和传统神经网络,说明此方法的有效性。

针对传统方法单独采用bp神经网络算法易陷入局部极值的问题,提出了遗传算法优化bp神经网络,并将其应用于mimo-ofdm系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,使bp网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。仿真结果表明所提出的方法在误码率方面有比较好的性能。

文章以热泵机组为研究对象,从实验测试的角度建立故障-征兆模型。采用bp神经网络对热泵机组进行故障诊断并利用matlab仿真,仿真结果表明基于bp神经网络的热泵机组故障诊断实现简单且效果较好。

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