| 神经网络-牛顿改进算法求解stewart平台正解 |
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| 引用本文： | 荆学东,张英驰,王梓腾,汪泽涛. 神经网络-牛顿改进算法求解stewart平台正解[J]. 机械设计与制造, 2019, 0(12) |
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| 作者姓名： | 荆学东 张英驰 王梓腾 汪泽涛 |
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| 作者单位： | 上海应用技术大学机械工程学院,上海,201418;上海应用技术大学机械工程学院,上海,201418;上海应用技术大学机械工程学院,上海,201418;上海应用技术大学机械工程学院,上海,201418 |
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| 基金项目： | 上海市科学技术委员会科研计划项目 |
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| 摘 要： | <正>向运动学求解是并联机器人机构应用的基础,传统求解方法中BP神经网络通过将并联机器人平台的逆解作为训练样本,通过网络学习的方法求解stweart平台的正解,具有优秀的解域搜索功能,但求解精度有待提高,且局部存在收敛速度慢以及局部最小化问题。而牛顿迭代法虽然具有能够在局部快速收敛但对初值依赖程度较大。鉴于两者的优缺点互补,设计一种混合算法能够精确的精确的求得stewart平台正解。能够提升传统神经网络算法的求解速度及就求解精度。
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| 关 键 词： | Stewart平台 正向运动学 脊柱微创手术 牛顿-拉夫逊迭代法 BP神经网络 |
Solution to Steward Platform Forward Kinematics Based on Neural Network and Newton Iterative Hybrid Algorithm |
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