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基于人工神经网络深松机关键部件的参数优化

周桂霞  汪春  张伟  
【摘要】:本文利用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样本,输出样本为牵引阻力,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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