基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模.pdf

基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模.pdf

ID:52175722

大?。?.34 MB

頁數(shù):7頁

時(shí)間:2020-03-23

基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模.pdf_第1頁
基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模.pdf_第2頁
基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模.pdf_第3頁
基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模.pdf_第4頁
基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模.pdf_第5頁
資源描述:

《基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模.pdf》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫

1、第37卷第4期2016年4月儀器儀表學(xué)報(bào)ChineseJoumal“ScientificInstmmentV01.37N0.4Apr.2016基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面特性參數(shù)建模術(shù)楊紅平1,趙宇2,趙榮珍3,李維謙4(1.天水師范學(xué)院機(jī)電與汽車工程學(xué)院天水741001;2.天水師范學(xué)院電子信息與電氣工程學(xué)院天水741001;3.蘭州理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院蘭州730050;4.天水星火機(jī)床責(zé)任有限公司天水741024)摘要:機(jī)械結(jié)構(gòu)中存在大量結(jié)合面,在機(jī)床靜態(tài)變形中,由各結(jié)合面引起的變形量高達(dá)85%,各種結(jié)合面的接觸剛度約占機(jī)床總剛度

2、的60~80%。本文針對機(jī)械結(jié)合面接觸特性參數(shù),提出基于EsN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論對機(jī)械結(jié)合面法向接觸剛度進(jìn)行仿生學(xué)建模。以4種組合條件下的結(jié)合面接觸剛度為算例,采用算法學(xué)習(xí)訓(xùn)練域和預(yù)測域相分離的方法,在對影響法向接觸剛度的主要因素的定量化處理的基礎(chǔ)上,進(jìn)行EsN算法建模和計(jì)算結(jié)果誤差分析,結(jié)果表明,該算法的預(yù)測精度可達(dá)0.0016%以上。同時(shí),在同等條件下,通過該算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、MPS0一BP網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測能力比較分析,結(jié)果表明,回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算精度最高,并將該建模計(jì)算結(jié)果進(jìn)行工程應(yīng)用。關(guān)鍵詞:回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò);結(jié)合面

3、;特性參數(shù);建模中圖分類號:TP273THl23文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A國家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)科分類代碼:120.30130.20Modelingofthecharacteristicparameter0fmachinedjointsb嬲ed伽echostatenetworkalgorithmYangHongpin91,ZhaoYu2,ZhaoRongzhen3,LiWeiqiaIl4(J.Sc危DoZ礦腳ec£roMc危nn灑。以A眥。瑚砌eE倒聊e“增,‰瑚^uiⅣ0r,陽Z‰揚(yáng)ers毋,‰琳^Mi群JODJ,吼im;2.ScboZ礦Efecfro

4、n如卅白胤n如n口以E如以廊ofE,講聊e而增,死口珊^¨iⅣ0,7mZ№眈倦毋,n口瑚^謝刀JDDJ,吼i船;3.&均ofo,脅c^n幾幻。以Ezectro凡記腑i聊e而增,眈艋bu溉洫巧妙礦死如no切,如,蝠bu刀D0_5D,吼i船;4.死。瑚^ui印。以朋∞九i船乃02c0.厶d.,??诤魑i刀JD24,蕊iM)Abstract:Therearealar艫nuIIll弛rofiointsinmechaIlicalsmlctllre.TherrmcIlinedtotaldefb瑚Iionisupto85%andthecont

5、actstimlessisupto60—80%causedbyjointsinmachinedstaticdefb瑚ation.ForthecomplicatednoIllinearrelationshipbetweenthemachinedjoimscon詛ctcharacteristicp揪teranditsinnuemialfactors,a11echostatenetwork(ESN)isappliedin岫joimsnoⅡIlalcontacts涵1ess.7眥-iIlg4I【indscontacts幽essLulder

6、di]睦rentcoⅡlbin撕伽conditioIls,tllemain蚯&tnonmlconklctst進(jìn)曲ss‰torsar{eprocessedqIlanti詛tively,andthecontactstifhessaremoldedusedthemethodofs印刪ionoftrajningaIldpredictionfieldtopredicttheno硼a1contactstiffness.Theresultsindicatet11ataccumcyoft}leESNislli小er,andmerelativema

7、xirr岫ermris0.0016%.Atl船t,mecharact耐sticioimscontactparamele瑙are刪ictedcom研sedwit}lBPn舢對network,RBFneuralnetworkaIldMPS0.BPneuralnetworkundersarr圮既periIIlentalconditions.,11leresultsshowthattlleESNcalculationaccuLacyisthehighest.Resultsareappliedinthernacllineden舀ne翻ng.

8、KIeywords:echostatenetwork;machinedjoints;eharacteristicparameter;modeling1引言在機(jī)床及機(jī)械結(jié)構(gòu)中存在著大量的結(jié)合面,研究表明m3,機(jī)床中結(jié)合面的剛度約占機(jī)床總體剛度的60~

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動畫的文件,查看預(yù)覽時(shí)可能會顯示錯(cuò)亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫負(fù)責(zé)整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權(quán)有爭議請及時(shí)聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細(xì)閱讀文檔內(nèi)容,確認(rèn)文檔內(nèi)容符合您的需求后進(jìn)行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時(shí)可能由于網(wǎng)絡(luò)波動等原因無法下載或下載錯(cuò)誤,付費(fèi)完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。