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基于神经网络的甘蔗收获机剥叶元件性能研究
  • ISSN号:1000-1298
  • 期刊名称:《农业机械学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] S126[农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆市400044, [2]广西工学院机械系,柳州市545006, [3]广西大学机械工程学院,南宁市530004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(项目编号:50365001)
中文摘要:

综合采用正交试验与神经网络方法对甘蔗收获机剥叶元件的性能进行了分析优化.通过正交试验初步确定各因素水平的较优值,根据正交试验条件与结果对BP神经网络进行训练,在此基础上拓宽各因素水平的取值,利用神经网络的非线性映射能力对各因素进行仿真分析,从而确定最优组合为:2号材料、螺旋角10°、3排、交错深度6 mm、前角0°.

英文摘要:

The orthogonal experiment method and BP neural network are integrated to analyze and optimize the cleaning performance. The orthogonal experiment method is used to determine the optimal combination of factors. And then the conditions and results of orthogonal experiment are employed to train the BP neural network. According to the above results, the levels of factor are broadened to some extent. And the BP neural network with nonlinear mapping ability is utilized to simulate and analyze the performance of cleaning element, in the optimal combination of factors, the materical is No. 2, the spiral angle is 10°, the number of elements is 3, the intersection depth is 6 mm, and the front angle is 0°.

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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编:任露泉
  • 地址:北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:njxb@caams.org.cn
  • 电话:010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1298
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997~2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42884