| 基于神经网络的塔机变幅机构遗传算法优化 |
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| 引用本文： | 席平原,陈孟科,黄鹏. 基于神经网络的塔机变幅机构遗传算法优化[J]. 起重运输机械, 2007, 0(3): 24-25 |
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| 作者姓名： | 席平原 陈孟科 黄鹏 |
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| 作者单位： | 1. 淮海工学院机械系
2. 安徽宿州市农业机械化技术推广站 |
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| 摘 要： | 塔式起重机变幅机构一般采用蜗轮蜗杆减速器传动,由于蜗轮齿冠材料一般采用锡青铜,为了节约贵重有色金属,对蜗轮蜗杆传动采用优化设计方法具有重要意义。但传统的优化方法存在求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题,本文在神经网络基础上采用遗传算法对变幅机构进行优化,使寻优过程得到简化,确保大概率地获得全局最优解。1遗传算法基本原理遗传算法是一类有效地解决最优化问题的方法,其基本思想是将问题表示成群体,根据适者生存的原则。从中选择出适应环境的个体进行复制,通过交叉,变异2种基本操作产生新一代更适合环境的群体,最…
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| 关 键 词： | 算法优化 变幅机构 神经网络 遗传算法 蜗轮蜗杆减速器 蜗轮蜗杆传动 塔机 优化设计方法 |
Genetic algorithm optimization of luffing mechanism in tower crane based on neural networks |
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| XI Ping-yuan. Genetic algorithm optimization of luffing mechanism in tower crane based on neural networks[J]. Hoisting and Conveying Machinery, 2007, 0(3): 24-25 |
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| Authors: | XI Ping-yuan |
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| Keywords: | |
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