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基于GA-BP神经网络的落锤液压动标装置准静态校准模型
被引量：
4
1
作者
顾廷炜
孔德仁
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期581-586,共6页
在对测量冲击波用压电式压力传感器进行准静态校准时,通常采用落锤液压动标装置。为快速准确地调节落锤装置的工作参数,以产生所需的校准压力,该文利用一种基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络建立了落锤液压动标装置的工作参数与...
在对测量冲击波用压电式压力传感器进行准静态校准时,通常采用落锤液压动标装置。为快速准确地调节落锤装置的工作参数,以产生所需的校准压力,该文利用一种基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络建立了落锤液压动标装置的工作参数与所产生的压力峰值和压力脉宽之间的数学模型。测试结果表明,基于GA-BP神经网络算法求取的落锤装置准静态校准模型具有较高的拟合精度,其压力峰值误差不超过2%,压力脉宽误差小于1%,证明该研究结果具有工程应用价值。
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关键词
遗传算法反向传播神经网络
落锤装置
压力峰值
压力脉宽
准静态校准模型
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职称材料
题名
基于GA-BP神经网络的落锤液压动标装置准静态校准模型
被引量：
4
1
作者
顾廷炜
孔德仁
机构
南京理工大学机械工程学院
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期581-586,共6页
基金
国家自然科学基金(11372143)
文摘
在对测量冲击波用压电式压力传感器进行准静态校准时,通常采用落锤液压动标装置。为快速准确地调节落锤装置的工作参数,以产生所需的校准压力,该文利用一种基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络建立了落锤液压动标装置的工作参数与所产生的压力峰值和压力脉宽之间的数学模型。测试结果表明,基于GA-BP神经网络算法求取的落锤装置准静态校准模型具有较高的拟合精度,其压力峰值误差不超过2%,压力脉宽误差小于1%,证明该研究结果具有工程应用价值。
关键词
遗传算法反向传播神经网络
落锤装置
压力峰值
压力脉宽
准静态校准模型
Keywords
gennetic algorithm-back propagation neural network
drop hammer devices
pressure peak value
pressure pulse width
quasi-static calibration models
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TJ012 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-BP神经网络的落锤液压动标装置准静态校准模型
顾廷炜
孔德仁
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
4
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