本文主要研究内容
作者钟家勤,李尚平,何永玲,何维,王跃飞（2019）在《基于BP神经网络的甘蔗收获机切割器振动性能研究》一文中研究指出：针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺旋以及刀盘振动的BP神经网络模型和回归模型。分析结果表明:基于BP神经网络建立模型的切割器螺旋与刀盘的振动正确拟合率达到了88.89%,且相对误差基本上在5%以内,而回归模型的切割压力正确拟合率只有38.89%。因此,基于BP神经网络建立的模型具有较高的精度,通过此BP神经网络模型,有效地解决了复杂信息特征的提取问题,减少了试验研究的次数与成本,为进一步的切割器刀盘以及螺旋振动的自动控制系统的研发奠定了基础。
Abstract
zhen dui xiao xing gan zhe shou huo ji qie ge qi bu ping heng dui qie ge qi zhou xiang zhen dong de ying xiang ,wei shi xian qie ge qi zhen dong de you xiao yu ce yi ji zi dong kong zhi xin hao de huo qu ,tong guo zheng jiao shi yan bing li yong BPshen jing wang lao ji shu yu hui gui fen xi gou jian chu le qie ge qi luo xuan yi ji dao pan zhen dong de BPshen jing wang lao mo xing he hui gui mo xing 。fen xi jie guo biao ming :ji yu BPshen jing wang lao jian li mo xing de qie ge qi luo xuan yu dao pan de zhen dong zheng que ni ge lv da dao le 88.89%,ju xiang dui wu cha ji ben shang zai 5%yi nei ,er hui gui mo xing de qie ge ya li zheng que ni ge lv zhi you 38.89%。yin ci ,ji yu BPshen jing wang lao jian li de mo xing ju you jiao gao de jing du ,tong guo ci BPshen jing wang lao mo xing ,you xiao de jie jue le fu za xin xi te zheng de di qu wen ti ,jian shao le shi yan yan jiu de ci shu yu cheng ben ,wei jin yi bu de qie ge qi dao pan yi ji luo xuan zhen dong de zi dong kong zhi ji tong de yan fa dian ding le ji chu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农机化研究的钟家勤,李尚平,何永玲,何维,王跃飞，发表于刊物农机化研究2019年03期论文，是一篇关于甘蔗收获机论文,切割器论文,螺旋论文,振动论文,神经网络论文,农机化研究2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农机化研究2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。