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基于L-M算法的正交Stewart平台位姿正解的初值补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
《吉林大学学报(工学版)》2017,(1):97-104
针对牛顿拉夫逊迭代法求解正交Stewart六自由度平台位姿正解对迭代初值依赖的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,进而实现对Stewart平台位姿正解的迭代初值补偿值计算,并与基于BFGS拟牛顿算法、SCG量化共轭梯度算法、GDA梯度下降自适应算法所建立的BP神经网络模型进行对比分析,重点分析模型的适应性、预测输出、误差性能等。结果表明:采用提出的基于L-M算法改进的BP神经网络模型对正交Stewart六自由度平台位姿正解的迭代初值校正后,收敛速度有显著提升,初始值校正误差低于0.1%,校正结果满足预期要求。 相似文献
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为求解一类非线性矩阵方程的对称解,提出一种双迭代算法。运用牛顿迭代解法求解一类非线性矩阵方程的对称解,应用修正共轭梯度法求解由牛顿法每一步迭代所得到的线性矩阵方程的对称解或最小二乘对称解。数值实例表明,该双迭代算法是有效的。 相似文献
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虚拟仪器在测试测量领域、自动控制和工业控制领域有着广泛的应用.本文以虚拟牛顿环光参量的测量为例,介绍了虚拟仪器在物理实验中的具体应用. 相似文献
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针对金属椭圆异型挤压塑性成型及模腔优化的理论课题,应用复变共形映射数学研究成果,利用奇偶点相互迭代的三角插值法和法线收敛法,将三维金属异型材挤压塑性成型问题转化为二维轴对称成型问题,求解异型挤压模腔曲面函数,建立映射函数解析方法,推导椭圆异型材挤压金属塑性成型连续流动场和应变速度场的数学解析式,并应用金属塑性成型能量板值原理,进行异型材挤压模腔参数的优化,同时为精密快速地实现挤压模腔的CAD/CAM一体化目标提供技术支持。 相似文献
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