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基于人工智能算法的空气轴承式板形仪检测辊环优化设计研究 被引量:1

The Research of Optimal Design of Structural Parameters of Gas Bearing Detecting Roller-ring Based on Artificial Intelligent Algorithm
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摘要 针对空气轴承式板形仪检测辊环的结构参数优化问题求解的复杂性,提出了采用基于神经网络的模拟退火遗传算法的智能优化方法。对板形仪检测辊环结构参数优化的神经网络基本结构、遗传算法个体与适应度函数的构造、遗传算子的设计及参数选取等进行了深入的研究,并结合工程实践有效验证了该算法的有效性。 Taking account of the complexity of optimization of gas bearing detecting roller-ring,the paper puts forward intelligent optimized method-simulated annealing genetic algorithm(SAGA) based on artifical neural network(ANN).it deal with the structure of ANN and formation of individual and fitness function of SAGA,designs the genetic seed.finally, engineering practice tests the effectiveness of the algorithm.
出处 《新技术新工艺》 2008年第4期20-23,共4页 New Technology & New Process
关键词 板形仪检测辊环 神经网络 模拟退火遗传算法 gas bearing detecting roller-ring, ANN, SAGA
  • 相关文献

参考文献4

  • 1郑君里 杨行峻.人工神经网络[M].北京:高等教育出版社,1992..
  • 2边新孝.空气轴承式板形仪关键技术的研究[D].北京:北京科技大学,2005.
  • 3周明,孙树栋.遗传算法原理及应用[M].北京:国防工业出版社,2001.
  • 4田彩军.混合遗传算法研究及其应用[M].武汉:武汉交通科技大学,1999.

共引文献71

同被引文献47

引证文献1

二级引证文献7

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