基于遗传算法优化的花式捻线机转速值预测

探讨基于遗传算法优化的花式捻线机转速值预测模型。针对纺织厂花式捻线机生产中工艺参数转换至罗拉和锭子转速值的预测问题,采用了遗传算法来优化传统以BP神经网络为基础的预测模型,利用遗传算法的全局寻优特点对BP神经网络的权值和偏置进行优化,再通过BP神经网络算法进行罗拉和锭子转速值的预测,改进了BP神经网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的问题。试验数据表明:基于遗传算法优化的BP神经网络的预测数据精确、误差小。认为:该预测模型可以满足花式捻线机转速值预测的需要。     

应用混合种群遗传神经网络的精梳毛纺工艺参数反演模型

针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、泛化性能差、反演精度低等问题,以及标准遗传算法（SGA）应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点,以BP神经网络为基础,提出一种混合种群遗传人工神经网络(MPG-ANN)反演模型,首先以混合种群遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值来建立预测模型,在此基础上根据毛纱CV值建立混合种群遗传算法反演模型,用来反演精梳毛纺生产过程工艺参数.以纺纱车间大量现场工艺检测数据为对象,并以工艺参数毛条含油量及细纱牵伸倍数进行反演验证,结果表明MPG-ANN模型反演精度达97%,相比于标准遗传算法人工神经网络（SGA-ANN）模型提高4%,同时反演结果波动幅度相比于SGA-ANN模型降低了6.28%.该方法可为精梳毛纺生产过程质量控制提供有效的理论指导,对纺织企业新产品工艺开发设计的快速决策具有很好的借鉴作用。     

免疫遗传神经网络算法的纱线原料性能反演

探讨基于免疫遗传神经网络算法的纱线原料性能参数反演。以BP神经网络建立纱线原料性能参数正演模型,同时使用免疫遗传算法优化该网络的权值和阈值,以提高网络的预测精度和速度,在此基础上,以纱线强力值为对象再次通过免疫遗传算法构建反演模型,并对反演参数进行求解。通过真实数据训练仿真,反演精度达到了95%,验证了该方法的可行性与有效性。认为:该方法可为纺织企业的配棉工作和工艺设计提供有效的理论指导。     

毛精纺前纺工艺参数重要性的BP网络定量评价法

在BP神经网络建模技术的基础上,提出利用神经网络输入层与输出层之间的网络权值及其分布来求各输入参数重要程度的方法。将采集到的毛精纺企业前纺工艺参数运用BP神经网络分别建立了粗纱CV值和粗纱单重的预测模型。结果表明:所建模型的平均相对误差都低于3%;采用样本数据验证,其预报值与实测值间的相关系数都高于0.95。对所建模型的网络权重进行提取,分别计算出13个输入参数对粗纱CV值和粗纱单重的重要性,挖掘出显著而有效的参数。经对比认为,BP网络法比多元回归显著性分析(MRSA)更为精准,可用于对实际生产加工的预报和控制。     

倍捻机工艺参数与锭子工作状态关系的BP神经网络模拟

基于实验测试结果,设计了倍捻机关键工艺参数与锭子工作性能关系的BP神经网络预测模型,并对锭子功耗和滑差率进行了预测。结果表明:所建BP神经网络模型具有较高的预测精度,且解决了转速滑差率的估算问题,这对指导龙带锭子驱动系统的动力学研究有现实意义,同时为设备的设计和生产运行进一步奠定了理论基础。     

锭子转速对提高环锭细纱机留头率的影响

针对锭子工艺参数的优化问题,探讨机械升降集体落纱细纱机运行中锭子转速的设置对留头率的重要性;通过理论分析与现场调试相结合,对锭子转速的设置进行计算。指出:锭子工艺参数优化后,可减少细纱机断头率,降低纺纱工人的劳动强度,提高开车留头率、工作效率和棉纺厂产量。     

基于小波神经网络的精梳毛纱条干不匀预测

运用一种小波神经网络预测精梳毛纺纱线的条干不匀.通过分析纺纱过程,选取合适的影响参数,建立组合神经网络测试纱线的CV%,细节,粗节和毛粒.预测值和实际值之间的相关系数的平方分别为0.9854,0.9758,0.9312和0.8474.表明小波神经网络是预测纱线条干不匀的一种有效方法.     

基于BP神经网络的棉花颜色级预测

为了方便快捷检验棉花颜色级,采用BP神经网络算法构建了基于棉纤维色度参数的棉花颜色级预测模型。模型以棉纤维的色度参数明度值和黄度值为输入变量,以棉花颜色级为输出变量,采用三层网络,网络的拓扑结构为2-12-1。通过对280份棉花试样的颜色级进行测试和BP神经网络模型预测,结果表明:BP神经网络预测值与实测值的平均相对误差为3.203%,所建立的回归方程拟合优度达到99%。认为:所建立BP神经网络模型具有较好的预测效果。     

用传递矩阵法分析空心锭子的临界转速

本文采用传递矩阵法计算了新型高速空心锭子的临界转速，分析了其主要结构参数对临界转速的影响，提出了适应不同工作速度的结构参数选择范围，这对空心锭子的结构设计具有很好的参考价值。     

基于改进神经网络的降低锭子转速波动控制算法

针对细纱在电锭细纱机上卷绕过程中易出现断头的问题,在不升级电锭细纱机设备的前提下,提出一种改进的神经网络在线实时整定锭子转速PID控制算法。对于神经网络的缺陷,引入粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法,使电锭细纱机锭子运行过程中转速和转矩波动更小,更好地应对某处纱线张力波动较大的扰动响应。通过搭建实验平台,验证了锭子无刷直流电机优化后的算法相较于经典PID算法,转速波动降低了2.08%,转矩波动降低了8.3%,从而减少了细纱卷绕过程中断头的产生。该方法可应用在细纱产量和质量的优化领域。     

基于神经网络PID的复卷机双轴转速控制研究

为了提高复卷机的转速控制精度和张力稳定性,提出了一种基于BP神经网络的改进型PID控制算法。对复卷机建立运动学方程和电机模型,推导出放卷辊和中心辊的转速与复卷速度和张力值之间的关系函数,利用两轴的转速差对复卷机张力进行调节,利用BP神经网络自学习和非线性运算能力,通过对输出转速误差及误差微分的输入训练,实现对控制参数的优化调整。仿真表明,与经典PID控制器相比,神经网络PID控制器具有更快的响应速度和更高的抗扰能力,提升了系统的自适应性和鲁棒性。     

基于人工神经网络的激光点焊焊点形态预测

建立适用于激光点焊焊点形态预测的人工神经网络模型,以点焊过程中的三个主要工艺参数(激光功率、点焊时间和离焦量)作为模型输入,输出为焊点表面、熔合面、背面直径以及熔深和横截面面积五个焊点形态参数.在此基础上,建立焊点形态模型,模型输入为神经网络的预测结果,输出为焊点形态.所建立的神经网络预测模型和焊点形态模型结合之后,可以实现激光点焊焊点的形态预测.网络测试结果显示实际值与网络预测值之间的RMS误差为O.1左右,模型输出的预测焊点形态与实际焊点形态之间较为吻合.根据模型的仿真结果,进一步研究点焊参数对焊点尺寸和形态的影响规律.结果表明未熔透焊点形态为Y形,而熔透焊点则存在多种形态,形态之间的转变主要受激光功率的影响.     

基于虚拟仪器的高速纺纱锭子特性研究

锭子在临界转速运行时会产生共振,影响纺纱质量。以YD5000型锭子为研究对象,利用基于LABVIEW数据测量分析系统自主研发的采集模块进行锭子振动数据的测量,对振动数据开展时域和频域分析,寻找锭子的临界转速。试验结果表明,该系统能对高速运行的锭子进行振动数据的采集与分析,得到临界转速,从而避免锭子的工作转速达到临界转速时引起的共振现象。     

锭子振程简易测试方法

为了方便测试锭子性能,介绍了一种简单可行的实验室测试锭子振程的方法、测试装置、测试条件及原理,重点对单锭锭子进行光杆、空锭、满锭三种状态下的振程进行测试分析;指出:该测试方法所测试数据与实际工作状态下数据存在偏差,虽不能真实反映锭子的振动规律和性能,但在实际选择时可以避开临界转速,为一线技术人员研发锭子类新产品提供理论依据。     

苹果籽油搅拌提取的工艺优化

探讨了苹果籽油的石油醚提取技术,建立了提取工艺的人工神经网络模型,研究了工艺模型的遗传算法优化技术。结果表明:影响苹果籽油提取得率的因素有温度,时间,液料比,搅拌转速;神经网络结构为4—5—1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0.988;遗传算法优化出的最佳工艺参数为温度59.8℃、时间2.5 h、液料比11.9:1(mL:g)、搅拌转速1 107 r/min,该工艺参数下苹果籽油得率明显大于单因素和二次组合试验的结果,比最好的提高了11.8%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取得率之间的关系,用遗传算法优化,能设计出最佳的提取工艺参数。     

基于BP神经网络的混凝土热学参数反演

为了确定施工现场混凝土热学参数,根据现场实测数据,运用BP神经网络与遗传算法相结合的方法和混凝土温度场有限元仿真计算,对现场混凝土热学参数进行反演。结果表明,基于反演结果计算的温度值与现场实测温度值吻合较好,对后续温度场仿真计算具有重要意义。     

用BP神经网络预测精纺毛织物后整理质量

通过确定合理的输入层单元数、隐层节点数,以3层BP神经网络建立了原料、纱线和后整理工艺参数与织物质量间的关系,对实际加工工艺进行预测,获得较满意的效果,证明该方法的实用性;同时建立了织物质量与工艺参数间的关系,并对重要工艺参数进行反演预测,为控制生产提供了指导.     

基于色差系统的宝庆桂丁红茶品质量化评价模型构建

目的:基于茶叶色差构建宝庆桂丁红茶品质量化评价模型。方法:以宝庆桂丁红茶为研究对象,在感官审评的基础上,分别测定干茶、茶汤和叶底的色差值,分析茶叶色差值与品质之间的相关性,并以GA-BP神经网络构建品质量化评价模型。结果:宝庆桂丁红茶品质与茶汤和叶底的L、a、b值呈极显著相关（P<0.01）,与干茶a值呈显著相关（P<0.05）;遗传算法（GA）的引进明显提高了BP神经网络的拟合精度,GA-BP模型的决定系数（R2）明显高于BP网络;通过对比不同隐含层结构,优选结构为9-5-1的GA-BP神经网络结构;优选的GA-BP神经网络模型的训练、验证、测试和预测的决定系数（R2）分别为0.988、0.976、0.933和0.95。结论:基于色差系统和GA-BP神经网络对宝庆桂丁红茶品质进行量化评价的方法是可行的。     

模糊神经网络应用于食用果酱的可行性研究

研究了pH值、萃取温度、萃取时间和样品中氯化钠浓度等不同参数萃取条件对果酱中防腐剂萃取效果的影响,并建立了模糊神经网络模型对果酱中的防腐剂种类进行预测。结果表明:在pH值为3.3,萃取温度为室温,样品中氯化钠浓度为34%,萃取时间达到90min时,果酱中的防腐剂萃取效果最好。通过建立模糊神经网络模型,模型结构参数为输入层4,输出层5,最小训练速率0.1,动态参数0.6。对果酱中防腐剂的类型进行预测,试验结果表明模糊神经网络模型可以用于预测果酱中所含防腐剂的种类。     

基于数据驱动的电子束成型智能决策方法

为实现预测电子束成型过程中的熔宽和余高,采用python软件建立BP神经网络预测模型,该模型以送丝速度、成型速度和束流三个特征参数作为输入层,以成型单道的熔宽和余高作为输出层,中间层采用不同的神经元数量对模型预测精度进行训练,分析了神经元数量对模型预测精度的影响。训练结果表明,BP神经网络中间层神经元数量为9时,其预测精度可达到93%,成型单道熔宽、余高预测值和实际值之间的相对误差最大值分别为9.749%和9.097%,正向预测模型准确可靠。但以熔宽和余高作为输入值,送丝速度、成型速度和束流为输出值的反向预测模型精度较差,预测得到的工艺参数并不能直接用于实际生产。