编号 zgly0001502652

文献类型 期刊论文

文献题名 基于遗传算法和BP神经网络的竹粉模压花盆跌落冲击响应预测

作者 蔡小娜  张国梁  何燕丽  刘志军 

作者单位 河北农业大学基础课部  河北省林木种质资源与森林保护重点实验室 

母体文献 木材加工机械 

年卷期 2016年02期

年份 2016 

分类号 S688  TS66 

关键词 竹粉模压花盆  跌落冲击  遗传算法  BP神经网络 

文摘内容 提出以竹粉模压花盆跌落冲击响应为对象的预测模型。利用均匀设计和有限元分析技术获得试验数据,以花盆周壳厚度、底沿厚度和底壳厚度为网络输入,花盆壳体最大应力为网络输出,构建三层BP神经网络;采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的初始权值和阈值,利用均匀试验数据对GA-BP网络模型进行训练和仿真,最后利用GA-BP网络模型预测花盆跌落冲击的壳体最大等效应力。结果表明,所建立的GA-BP网络模型具有较强的学习能力,预测值与有限元分析值相对误差小于5%,表明GA-BP网络模型可用于花盆跌落冲击响应的预测。