《表2 样本点数据:立式加工中心床身静态分析及优化设计》
BP神经网络可以建立设计参数与目标函数之间的非线性映射关系,同时相对于有限元分析来说,BP网络进行结构设计时,计算的速度比有限元快几个数量级[9]。因此使用BP网络进行建模,建立床身关键尺寸与床身位移变形量和床身质量的关系,为之后的优化建立基础。为了保证BP网络模型的准确性,需要大量的样本数据,样本点直接使用灵敏度分析时所选样本点,一共45组,样本点数据见表2。
图表编号 | XD00157540000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.08.25 |
作者 | 吕超超、王瑞超、段周波、梁林海、陆原超、黄泽湃、李会军 |
绘制单位 | 五邑大学智能制造学部、五邑大学智能制造学部、深圳创世纪机械有限公司、五邑大学智能制造学部、五邑大学智能制造学部、五邑大学智能制造学部、五邑大学智能制造学部 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |