基于BP神经网络及遗传算法的组合式板齿脱粒装置参数优化

以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量，脱净率、籽粒含杂率、籽粒破碎率为响应值，建立脱粒装置的神经网络数学模型。用Matlab优化工具箱对该模型进行优化，求得脱粒装置各因素之间的最佳组合，并用遗传算法对优化结果进行验证。结果表明：应用Matlab优化工具箱对该模型进行优化后，籽粒含杂率提高了0．97％～1．70％，所求得的脱粒装置各因素之间最佳组合与试验优化结果拟合度高，能够准确地预测组合式螺旋板齿种子脱粒机的工作参数与作业性能。