基于BP神经网络的马铃薯收获机挖掘铲的参数优化

以马铃薯收获机的挖净率和伤薯率为目标,对挖掘铲的主要参数进行试验。在试验数据的基础上建立BP神经网络的数学模型,应用MATLAB神经网络工具箱对该模型进行优化,得出挖掘铲主要参数的最佳组合,从而为解决挖掘铲的性能优化问题提供了一种新方法。     

激光小孔加工实验研究及工艺仿真

通过单因素试验分析了激光器电压、脉冲宽度、重复频率、聚焦条件、辅助气体等因素对小孔加工效果的影响规律。借助MATLAB神经网络工具箱和遗传算法工具箱,建立了基于BP神经网络和遗传神经网络(GA-BP)的激光打孔加工工艺仿真模型,利用两种模型分别对不同加工参数下的小孔孔径进行了仿真和预测。结果表明,经遗传算法优化后的BP网络模型具有更好的预测精度。     

神经网络技术在多元图表插值中的应用

通过对MATLAB环境下神经网络工具箱的应用,以BP神经网络为例,对BP神经网络进行训练,解决函数逼近的任务,实现插值的功能。具体实例表明,MATLAB神经网络工具箱是进行人工神经网络数值仿真的有力的工具。     

遗传算法优化BP神经网络港口起重机故障诊断

针对港口起重机故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的故障诊断方法。规避传统BP神经网络算法的不足,同时建立起所对应的优化神经网络算法模型。采用Matlab中的NNTool工具箱,以港口起重机其中一个支腿液压阀故障为实例,分析该诊断方法的理论原理和具体实施过程。结果表明遗传算法优化的BP神经网络比传统的BP神经网络在港口起重机故障诊断问题中具有更好的诊断效率和准确度。     

基于遗传算法的汽车车身焊装夹具优化设计及MATLAB实现

提出了在汽车车身焊装夹具的优化设计中,应用遗传算法进行优化,并运用大型工程计算软件MATLAB中遗传工具箱来进行求解,结果表明,遗传算法在汽车车身焊装夹具优化设计中44W的应用前景.     

MATLAB在切削用量优化中的应用

切削用量优化是机械制造企业实现提高切削加工效率,降低生产成本的重要措施之一.以铣削加工为例,以MATLAB为开发平台,将内置的遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)和MATLAB GUI二者进行有机结合,编制出基于遗传算法的切削用量优化软件.该软件界面友好,具有求解最大生产率优化,最低生产成本优化和多目标优化三种不同目标函数的功能,且切削用量优化过程方便、快捷.实例应用证明了方法的正确性和有效性,具有一定的应用价值.     

基于MATLAB工具箱的机组负荷分配的建模与优化

提出一种利用MATLAB工具箱解决机组负荷优化分配的方法.首先利用曲线拟合工具箱拟合机组的煤耗特性曲线进行建模,再使用优化工具箱进行负荷优化分配.经过仿真计算,得到了比等微增率法更优的结果.此方法简洁实用,方便快捷.     

遗传优化BP神经网络在电液力伺服系统辨识中的应用

介绍电液力伺服系统的结构及原理,针对系统建模中参数时变和非线性问题,采用BP神经网络进行系统辨识建模;利用遗传算法优化BP神经网络,克服单纯BP算法容易局部收敛、训练速度慢的问题;借助MATLAB神经网络工具箱、全局优化工具箱编写系统辨识算法,建立系统的神经网络辨识模型。分析神经网络模型辨识结果,将其与ARMAX线性参数模型的辨识结果作对比,验证遗传优化BP神经网络系统辨识建模的高效性和适用性。     

基于MATLAB工具箱的机组负荷分配的建模与优化

提出一种利用MATLAB工具箱解决机组负荷优化分配的方法.首先利用曲线拟合工具箱拟合机组的煤耗特性曲线进行建模,再使用优化工具箱进行负荷优化分配.经过仿真计算,得到了比等微增率法更优的结果.此方法简洁实用,方便快捷.     

基于MATLAB优化工具箱车床主轴优化设计

为了解决复杂的优化问题,提出了使用MATLAB优化工具箱处理优化问题的方法。主要介绍了基于优化工具箱求解非线性问题的步骤和方法,最后给出车床主轴优化实例,验证MATLAB优化工具箱在求解复杂优化约束中的方便、简单、有效性,对使用优化工具箱解决复杂优化问题具有重要的参考价值。