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基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
1
作者 田斌强 付龙 +5 位作者 唐剑宁 刘辉 夏凡 黄沙 刘莉艳 郭筠 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期508-515,共8页
【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构... 【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构建GA-BP神经网络模型,并结合NSGA-Ⅱ的方法对工艺参数进一步优化。【结果】正交试验确定较高的大中片率最佳工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为493、471、620、798、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、45 Hz,较低的碎片率和叶中含梗率的最优工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为503、489、621、792、792 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为50、46 Hz。经GA-BP神经网络模型优化后为第1至5级打叶转速分别为485、474、620、796、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、46 Hz,在此条件下,大中片率提升了1.52个百分点,叶中含梗率、碎片率分别降低了0.09和0.08个百分点。【结论】在正交试验的基础上,通过GA-BP神经网络模型优化多工艺参数,叶片结构更为合理,可为提升烟叶叶片加工质量提供参考。 展开更多
关键词 叶片结构 bp神经网络 遗传算法 打叶风分 参数优化
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基于SSA-GA-BP神经网络的城轨地下线振动源强预测模型
2
作者 刘庆杰 刘博亮 +3 位作者 冯青松 徐璐 罗信伟 刘文武 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2355-2366,共12页
为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素... 为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素,利用斯皮尔曼相关系数得到各类影响因素与振动源强的关系强度。分别建立基于卷积神经网络(CNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等5个机器学习模型,对比分析了不同模型对振动源强的预测效果。使用麻雀搜索算法(SSA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络模型的结构、超参数、权重及阈值,对比SSA-GA-BP、SSA-BP、GA-BP神经网络对振动源强的预测精度。最终使用4个差异明显且未经模型学习的新断面验证SSA-GA-BP模型的泛化能力。结果表明:5种机器学习模型中BP神经网络的非线性回归拟合能力最强,验证集MAE损失为1.55 dB,决定系数为0.948;SSA-GA-BP模型对振动源强的预测精度高于SSA-BP和GA-BP,验证集MAE、MAPE和决定系数分别为1.289 dB、1.856%和0.967,有80.11%数据的平均绝对误差在2 dB以内;SSA-GA-BP模型对4个经典的新断面数据预测效果良好,4个断面汇总数据的MAE、MSE和MAPE误差值分别为1.21 dB、2.18 dB和1.67%,决定系数为0.977,有70%数据的预测误差在2 dB以内,证明了SSA-GA-BP模型有较强的泛化能力。SSA-GA-BP振源预测模型具有较好的预测精度和快速预测能力,研究可为轨道交通地下线路设计阶段的减振降噪设计提供参考。 展开更多
关键词 城市轨道交通地下线 振动源强 预测 bp神经网络 麻雀搜索算法 遗传算法
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基于NSGA-Ⅱ与BP神经网络的复合材料身管结构参数优化
3
作者 孙磊 韩书永 +2 位作者 马梦蹊 王坚 刘宁 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期115-122,共8页
针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处... 针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处的身管内壁最大等效应力,复合材料身管三段复合缠绕位置处的金属内衬直径以及复合材料缠绕角度为设计变量。通过BP神经网络建立代理模型,再通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化求解,解得复合材料身管结构参数的Pareto最优解集。通过优化结果可知,采用遗传算法多目标优化生成的Pareto前沿面最优解集分散地较为均匀,优化解集的复合材料身管结构参数方案在刚度、强度和质量方面均有改善,为复合材料身管结构设计和优化提供了参考。 展开更多
关键词 复合材料 多目标结构优化 bp神经网络代理模型 NSga-Ⅱ算法
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基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量：1
4
作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
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沙柳平茬刀具减磨优化——基于PSO-BP神经网络结合GA算法 被引量：2
5
作者 韩志武 刘志刚 +3 位作者 常涛涛 裴承慧 张鹏峰 张建强 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期259-265,共7页
沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬... 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。 展开更多
关键词 沙柳 平茬圆锯片 减磨优化 PSO-bp神经网络 遗传算法
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基于GA-BP神经网络的声学覆盖层吸声性能预测 被引量：1
6
作者 阮久文 陶猛 王广玮 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期1-5,共5页
提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对声学覆盖层吸声性能的预测的方法。基于含圆柱型空腔吸声覆盖层的二维解析理论的简化计算方法,通过使用吸声覆盖层粘弹性阻尼材料的密度、杨氏模量、泊松比、损失因子等参数推导出圆柱... 提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对声学覆盖层吸声性能的预测的方法。基于含圆柱型空腔吸声覆盖层的二维解析理论的简化计算方法,通过使用吸声覆盖层粘弹性阻尼材料的密度、杨氏模量、泊松比、损失因子等参数推导出圆柱-圆台组合型空腔覆盖层的反射系数,生成样本集。将GA-BP的适应度函数中搭建BP神经网络(BPNN)的部分用一种计算方法代替,用该方法计算后的实际值与预测值的误差的平方和作为适应度函数值,减少了GA-BP的寻优时间。预测结果表明GA-BP预测模型的对含圆柱空腔吸声覆盖层的性能预测是可行的,GA-BP预测值优于BPNN,稳定性更高,更接近于理论值。 展开更多
关键词 圆柱-圆台组合型空腔覆盖层 二维解析理论 遗传算法 bp神经网络
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基于GA-BP神经网络的宽带激光熔覆裂纹缺陷预测
7
作者 史墨可 路妍 +4 位作者 颉潭成 王军华 徐彦伟 倪崇智 翟文豪 《热加工工艺》 北大核心 2025年第12期119-123,128,共6页
针对宽带激光熔覆裂纹缺陷难以准确预测问题,以扫描速度、搭接率、激光功率作为输入,以熔覆试样裂纹密度为输出,建立了BP神经网络裂纹缺陷预测模型。采用遗传算法优化了BP神经网络的初始阈值和权值,对比分析了模型优化前后的相对误差。... 针对宽带激光熔覆裂纹缺陷难以准确预测问题,以扫描速度、搭接率、激光功率作为输入,以熔覆试样裂纹密度为输出,建立了BP神经网络裂纹缺陷预测模型。采用遗传算法优化了BP神经网络的初始阈值和权值,对比分析了模型优化前后的相对误差。结果表明:GA-BP神经网络模型的相对误差在0.22%~2.10%;BP神经网络模型的相对误差在2.09%~14.31%,GA-BP神经网络模型的预测精度远远高于BP神经网络模型。 展开更多
关键词 bp神经网络 裂纹 正交试验 遗传算法 宽带激光熔覆
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基于GA-BP的最优前置角滑模控制算法
8
作者 宋炣 杜昌平 郑耀 《弹箭与制导学报》 北大核心 2025年第1期8-16,共9页
对于导弹精确制导任务,提出一种基于GA-BP(genetic algorithm, GA;back propagation, BP;GA-BP)最优前置角的分段改进滑模控制算法。首先针对固定前置角滑模控制依赖前置角数值且难以预先确定的问题,建立了一个GA-BP神经网络,用于估计... 对于导弹精确制导任务,提出一种基于GA-BP(genetic algorithm, GA;back propagation, BP;GA-BP)最优前置角的分段改进滑模控制算法。首先针对固定前置角滑模控制依赖前置角数值且难以预先确定的问题,建立了一个GA-BP神经网络,用于估计具体任务模型下的最优前置角。然后根据剩余时间的估计值设计分段滑模趋近律,得到分段改进滑模控制算法,以期提高制导控制过程的鲁棒性。进而构成完整的基于GA-BP最优前置角的分段改进滑模控制算法。最后对算法进行了仿真分析,结果表明:相较固定前置角的滑模控制算法,本算法平均可以减少约5%的任务时间和12%左右的总体过载,最高可以减少30%的任务时间,具有更高的优越性。 展开更多
关键词 制导 前置角 滑模控制 ga-bp 数据预测
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基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测
9
作者 谢汶含 蒋永清 +2 位作者 孙大伟 王志伟 孙超 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期184-190,共7页
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜... 风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜触头温升,通过GA-BP神经网络对温升数据进行训练学习,实现触头温升异常风险预测。研究结果表明:数字孪生体可再现物理开关柜运行的全部温度数据,通过GA-BP网络模型预测开关柜温升风险平均绝对百分比误差为0.03%,可实现温升风险准确预测,避免开关柜因温升过高而导致热故障发生。 展开更多
关键词 开关柜 温升 风险预测 数字孪生 ga-bp神经网络
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基于GA-BP的联合收获机小麦含水率检测模型研究
10
作者 安晓飞 代均益 +3 位作者 李立伟 卢昊 尹彦鑫 孟志军 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期325-332,共8页
为进一步提高基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置模型检测精度和适用范围,本研究以“京冬22号”、“蜀麦1958”、“涡麦33”3个品种小麦为研究对象,测量含水率范围为8.41%~21.6%,检测温度范围为5~40℃,容重范围为714.44~777.58... 为进一步提高基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置模型检测精度和适用范围,本研究以“京冬22号”、“蜀麦1958”、“涡麦33”3个品种小麦为研究对象,测量含水率范围为8.41%~21.6%,检测温度范围为5~40℃,容重范围为714.44~777.58 kg/m^(3)的小麦相对介电常数。试验结果表明,同一温度条件下,容重越大,相对介电常数越大;在同一容重条件下,相对介电常数会随温度升高而增大,也随含水率升高而变大。采用校正集样本150个,预测集样本42个,基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立了相对介电常数、温度、容重与小麦含水率的关系模型,模型采用3-5-1结构,最大迭代次数1000次,学习误差阈值1×10^(-6)。校正集R^(2)、RMSE、MAE分别为0.996、0.241%、0.189%;预测集R^(2)、RMSE、MAE分别为0.993、0.295%、0.189%,该模型具有较高的检测精度和稳定性,为不同品种小麦含水率在线检测提供了一种新的检测方法。 展开更多
关键词 联合收获机 小麦含水率 检测模型 遗传算法 bp神经网络
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响应面法与GA-BP神经网络联合优化细菌降解石油烃参数研究
11
作者 鲁钧豪 孙先锋 +2 位作者 王致桦 宋柯 吴蔓莉 《现代化工》 北大核心 2025年第4期102-109,共8页
采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),... 采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),经GA-BP神经网络优化后的最优降解条件为:温度为35.10℃、pH为7.96、菌液接种量为5.17%、初始原油质量分数为1.02%,该条件下石油烃降解率的试验值可达(63.15±0.73)%,而GA-BP神经网络的预测值为63.4926%,预测值与试验值之间相对误差仅0.54%,模型整体拟合度较高(R=0.976 06),说明应用GA-BP神经网络优化石油烃降解条件合理可行。 展开更多
关键词 石油烃降解 响应面法 条件优化 ga-bp神经网络
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基于特征工程和GA-BP神经网络的气体超声流量计使用中检验方法的研究
12
作者 金宇强 李春辉 +1 位作者 黄震威 谢代梁 《计量学报》 北大核心 2025年第6期884-890,共7页
气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部... 气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部分检定流量点模型表现欠佳的问题,提出了一种基于特征工程和遗传算法优化的BP神经网络方法。特征选择作为特征工程中的关键,通过综合3种不同类别的特征选择算法对超声流量计性能参数进行分析筛选,在保持关键特征参数和模型性能的基础上,减少冗余特征,将初始的17个特征降至9个;同时利用遗传算法对BP模型的泛化能力进行了优化。研究结果表明,经过优化的模型相较于传统模型表现出较为显著的提升,最高预测准确度提升达33%。 展开更多
关键词 流量计量 超声流量计 使用中检验 机器学习 特征工程 ga-bp神经网络
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基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证
13
作者 林煌旭 孔选 +3 位作者 陆将男 周华江 朱国常 朱浩伟 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第1期90-97,共8页
针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺... 针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。 展开更多
关键词 汽车前端框架 翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验法 ga遗传算法 bp神经网络模型
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GA-BP神经网络在精准刻画场地地下水污染物扩散范围的应用研究
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作者 季佳运 肖霄 +2 位作者 杨品璐 刘洋 周亚红 《岩矿测试》 北大核心 2025年第3期406-419,共14页
自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范... 自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范围刻画不准确的问题。本文通过ArcGIS空间插值图展示某化工园区地下水溶质的空间分布,发现Mn^(2+)离子分布与其形成机制规律相差较大,且尝试使用GIS多种插值方法(如克里金法、反距离权重法、样条函数等插值方法)效果均不理想,其扩散方向与研究区地下水流向及形成机理不符,可能是由于其监测点位分布不均。因此以重金属Mn^(2+)为例,使用GA-BP神经网络与标准BP神经网络对园区各点位Mn^(2+)浓度进行回归预测,建立其浓度与空间分布的神经网络模型,选取拟合程度较好的神经网络模型对监测点位缺失区域进行浓度预测,并结合空间插值圈定化工园区中心Mn^(2+)的扩散范围,同时用Mn^(2+)的产生机制对扩散范围进行验证。结果表明:GA-BP神经网络的Mn^(2+)浓度预测效果最好,使用其补充监测点缺失位置的Mn^(2+)浓度并重新绘制Mn^(2+)浓度分布图,新Mn^(2+)分布图显示化工园区中心Mn^(2+)扩散范围为1.70×10^(6)m^(2),超出化工园区面积为2.13×10^(5)m^(2)。与优化前的扩散范围相比,校正后的扩散范围符合Mn^(2+)产生和运移规律。GA-BP神经网络对场地地下水污染物扩散范围的精确圈定有较好的辅助效果,可为环境污染评估提供更加科学有效的方法支持。 展开更多
关键词 地下水 化工园区 ga-bp神经网络 扩散范围
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基于数据融合及GA-BP算法的GEO高能电子通量预测
15
作者 陈建飞 方美华 +2 位作者 吴康 宋定一 王彪 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期124-132,共9页
为了提高GEO大于2 MeV电子通量提前一天的预测效率,采用基于模拟退火算法和最小二乘拟合的数据融合算法处理GOES系列卫星电子通量数据,以融合后的数据为基础建立遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型。模型输入参数包括太阳风速度、地磁指... 为了提高GEO大于2 MeV电子通量提前一天的预测效率,采用基于模拟退火算法和最小二乘拟合的数据融合算法处理GOES系列卫星电子通量数据,以融合后的数据为基础建立遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型。模型输入参数包括太阳风速度、地磁指数(包括SYM/H、Ap、AU、AE、Dst)、大于0.6 MeV电子积分通量和大于2 MeV电子积分历史通量,各参数的时间分辨率均为日均值;同时以1999-2007年的数据为训练集,使用数据融合后的GA-BP模型预测2008-2010年的电子积分通量,将预测结果与其他经典模型的预测结果进行比较。结果表明:采用模拟退火算法将位于75°W区域的卫星数据投影到135°W区域,数据误差变小,融合效果更好;大于2 MeV电子通量提前1天预测效率为0.863,最高预测效率可达0.931,优于以往很多模型的预测精度。 展开更多
关键词 GEO卫星 ga-bp算法 模拟退火算法 数据融合 高能电子通量预测 深层充电
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基于GA-BP的三坐标钻高速电主轴热误差建模研究
16
作者 梁林 张栋 +1 位作者 白永康 周浩光 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页
针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确... 针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确定神经网络的输入和输出参数,从而构建GA-BP高速电主轴热误差模型;在不同的高速电主轴转速下,将GA-BP神经网络模型、多元线性回归模型以及BP神经网络模型进行对比。结果表明:GA-BP神经网络热误差模型的预测精度优于多元线性回归法和BP神经网络建模方法,GA-BP神经网络模型在10000 r/min转速下的最大均方误差为0.0673μm,在12000 r/min转速下的最大残差为1.98μm。GA-BP热误差预测模型相较其他模型具有鲁棒性强、精度高的优点,该模型可以有效提高三坐标钻的加工质量。 展开更多
关键词 高速电主轴 ga-bp神经网络 热误差建模
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基于GA-BP神经网络和响应面法的猪大肠卤制关键工艺优化
17
作者 杨洪浪 代钰霖 +1 位作者 龙红 刘达玉 《中国调味品》 北大核心 2025年第6期95-104,共10页
为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到... 为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到猪大肠卤制的最佳工艺条件。研究结果表明,通过响应面优化模型得出猪大肠卤制的最佳工艺条件为香辛料用量0.97%、卤制时间37.76 min、浸泡时间108.09 min,卤猪大肠的感官得分达到最大值90.19分,实测值为(89.63±1.25)分;GA-BP神经网络优化模型得到最佳工艺条件为香辛料用量0.77%、卤制时间33.30 min、浸泡时间89.15 min,卤猪大肠的感官得分为93.68分,实测值为(93.41±0.83)分;GA-BP神经网络优化模型得到的预测值与实际值分别比响应面优化模型得到的对应值高3.87%与4.22%,相对误差明显低于响应面模型,响应面模型与GA-BP神经网络模型的拟合度均高于98%,表明GA-BP神经网络模型与响应面模型均能够有效用于猪大肠卤制工艺研究中,同时通过综合对比,运用GA-BP神经网络模型优化的猪大肠卤制所需成本更低,预测效果更好,更适合对猪大肠卤制工艺条件进行优化。 展开更多
关键词 卤猪大肠 剪切力 色差 感官评价 响应面 ga-bp神经网络
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基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测算法研究
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作者 冯臻夫 张婉青 陈东 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第7期121-126,共6页
针对传统测量拟合方法速度慢、稳定性差、耗时较长及精度较低等问题,文中将遗传算法和BP神经网络相结合,利用遗传算法优化BP神经网络的权值及阈值寻找最优解,在此基础上提出了一种基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测方法。在室温... 针对传统测量拟合方法速度慢、稳定性差、耗时较长及精度较低等问题,文中将遗传算法和BP神经网络相结合,利用遗传算法优化BP神经网络的权值及阈值寻找最优解,在此基础上提出了一种基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测方法。在室温条件下EISCAP传感器测量不同pH值的缓冲溶液,对实验样本数据进行归一化处理,以从实验样本数据中提取的偏置电压大小作为输入特征量,以EISCAP精确检测出的幅值大小作为输出特征量,构建GA-BP神经网络模型,对实验样本数据进行训练和预测。结果表明:与传统的拟合方法相比,GA-BP神经网络算法预测误差较小,平均绝对误差MAE降低了0.61%,均方根误差RMSE降低了0.05%~0.72%。GA-BP神经网络模型预测效果好,在同等采样数据量条件下,较传统的插值法大大提升了测量效率和测量精度,具有良好的适用性和灵活性。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 EISCAP传感器 幅值检测 预测模型
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基于改进GA-BP神经网络的双感应电机控制同步
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作者 王菁菁 吴嘉轩 潘成 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期95-100,105,共7页
针对矿料筛分中使用的同频振动筛,当振动机体的运动轨迹接近于椭圆时筛分效率最优异,这就要求两台感应电机实现同频零相位差控制同步,所以对双感应电机控制同步进行了研究。通过引入遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化BP神经网络初... 针对矿料筛分中使用的同频振动筛,当振动机体的运动轨迹接近于椭圆时筛分效率最优异,这就要求两台感应电机实现同频零相位差控制同步,所以对双感应电机控制同步进行了研究。通过引入遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化BP神经网络初始连接权值和阈值的选择,增加惯性因子改进输出层和隐含层中的连接权重加速BP神经网络收敛,从而设计出了相位控制器。最后从仿真结果可以看出,在振动自同步中,电机1和电机2之间的零相位差无法实现,而采用基于改进GA-BP神经网络pid控制方法,在控制同步中可以实现上述结果。对比控制方法,设计的GA-BP pid控制方法明显优于其他方法,为工业生产中同频振动筛的应用提供了新的思路和参考。 展开更多
关键词 振动筛 感应电机 控制同步 改进ga-bp神经网络 零相位差
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基于改进GA-BP神经网络的FDM式3D打印机故障诊断
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作者 殷冬年 解乃军 纪有旺 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第4期169-181,共13页
针对当前FDM(Fused Deposition Modeling)式3D打印机故障诊断方式存在精确度低、灵活性不足等缺陷,本研究提出了一种基于改进GA-BP神经网络的FDM式3D打印机故障诊断模型。通过分析影响打印故障的因素,得出故障诊断模型的输入变量,以此构... 针对当前FDM(Fused Deposition Modeling)式3D打印机故障诊断方式存在精确度低、灵活性不足等缺陷,本研究提出了一种基于改进GA-BP神经网络的FDM式3D打印机故障诊断模型。通过分析影响打印故障的因素,得出故障诊断模型的输入变量,以此构建BP神经网络模型;针对BP学习算法易陷入局部最优解问题,利用遗传算法优化网络的初始权值和阈值,并进一步结合遗传进化原理,改进了遗传算法自适应交叉和变异概率策略。通过实验结果分析,本研究所提的基于改进GA-BP神经网络的3D打印机故障诊断模型的诊断准确率在97%以上,比基于BP神经网络的基础诊断模型的诊断准确率提升了12.9%,迭代次数减少了22次,比传统阈值检测法的诊断准确率提升了24.3%。 展开更多
关键词 FDM式3D打印机 故障诊断 bp神经网络 遗传算法 自适应交叉和变异概率
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