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基于混合神经网络的门座起重机变幅机构参数优化设计
被引量:
15
1
作者
徐雪松
胡吉全
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期220-224,共5页
门座起重机变幅机构优化设计通常采用基于实例推理的方法确定优化设计初始参数,然后再对初始参数进行优化,得出最后的优化设计参数。这种基于实例优化方法的主要问题在于,难于确定相似实例和难于将相似实例应用于当前的实例中,并且由此...
门座起重机变幅机构优化设计通常采用基于实例推理的方法确定优化设计初始参数,然后再对初始参数进行优化,得出最后的优化设计参数。这种基于实例优化方法的主要问题在于,难于确定相似实例和难于将相似实例应用于当前的实例中,并且由此确定的优化初始参数只偏向于某一个特定的实例,不具备某类实例的普遍特性。提出基于混合神经网络变幅机构优化设计方法,该方法采用一种混合神经网络,可用来确定优化设计的初始参数。这种方法计算上更为简单直观,对于训练好的混合神经网络,可直接由输入参数得到设计初始参数。这种初始参数并带有某类实例的一般特性,对其进行优化可得到较好的优化结果。
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关键词
门座
起重机
门座起重机变幅机构
混合神经网络
优化设计
下载PDF
职称材料
题名
基于混合神经网络的门座起重机变幅机构参数优化设计
被引量:
15
1
作者
徐雪松
胡吉全
机构
上海交通大学水下工程研究所
武汉理工大学港口机械工程系
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期220-224,共5页
文摘
门座起重机变幅机构优化设计通常采用基于实例推理的方法确定优化设计初始参数,然后再对初始参数进行优化,得出最后的优化设计参数。这种基于实例优化方法的主要问题在于,难于确定相似实例和难于将相似实例应用于当前的实例中,并且由此确定的优化初始参数只偏向于某一个特定的实例,不具备某类实例的普遍特性。提出基于混合神经网络变幅机构优化设计方法,该方法采用一种混合神经网络,可用来确定优化设计的初始参数。这种方法计算上更为简单直观,对于训练好的混合神经网络,可直接由输入参数得到设计初始参数。这种初始参数并带有某类实例的一般特性,对其进行优化可得到较好的优化结果。
关键词
门座
起重机
门座起重机变幅机构
混合神经网络
优化设计
Keywords
Portal cranes Luffing system of portal cranes Hybrid neural networks Optimal design
分类号
U653.921 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合神经网络的门座起重机变幅机构参数优化设计
徐雪松
胡吉全
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
15
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