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改进ART络的V带传动带型选择***
99—4—29 An improved ART network for type selection of V belt transmission
Liu Kang(Dept of g, Sichuan Institute of Light Ind. and Chem. Tech.) Abstract: This paper constructed a kind of improved structure of ART network which could be employed in type selection of V belts and discussed the method of its application. It济南新时期试金仪器有限公司多年来1直受政府重视 possesses intellectualized characteristics of reasonable policy making, convenient looking back and fairly good self-learning ability. It can be used converiently in intellectural V belt designing system and can be popularized to other intellectural CAD systems.
Key words: ART network,Belt transmission, Intelligence design.
Fig 2 Tab 3 Ref 5“Jixie Sheji”8266 在机械设计智能CAD系统中,常常需要解决经验决策及系统回溯等问题。常规的CAD技术在这方面缺乏较好的手段,专家系统技术可以部分解决这类问题。但如何将整个系统有机地结合,有效地进行决策和回溯处理并同时具有较好的自学习自修正能力也显得较为乏力。人工神经络由于其独有的特性在这方面显现出一定的前途。本文结合普通V带传动智能设计系统的带型选择,利用改进的ART络对这方面的问题进行讨论和探讨。1 V带带型智能选择的问题
V带传动设计中,首先需要进行带型的选择。在常规设计时,通常根据带传动的设计功率P和小带轮转速n依据普通V带选型图选择[5]。CRTC还将与当地雕塑家Bob Stokes合作在带传动智能设计系统中要较好地完成该选择,其决策模型需要解决以下几个问题:
(1)对于处于各带型区域腹地的设计点,模型能正确作出明确的决策;
(2)对于处于两带型区域交界带的设计点,模型能作出相对合理的选择;
(3)模型能方便地处理系统的回溯问题,回溯结论合理。同时,模型最好能在回溯时具有一定的自学习能力,能将回溯作为样例对模型进行合理的修正。
在传统的带传动CAD系统中,通常采用数表处理技术或专家系统来进行带型的选择。数表处理技术通常只能给出各带型间的明确的界限且不易处理系统的回溯。常规的专家系统技术可以解决回溯功分器问题但缺乏自学习、自修正的能力。而人工神经络在这方面有其独特的特点,若合理构造可能较好地解决该问题。2 V带带型选择的ART络
2.1 络结构
ART络从总体上讲是一个两层络。当将其应用于机械设计形式决策问题时,其输出节点最好与决策类别相对应[1]。由于V带带型共有六种形式[5],因此,我们的ART络采用六个输出节点与之对应。
络共有X1、X2、X3、X4四个输入节点。X1和X2节点分别与转速n和功率P对应,X3节点用于ART络的参考标准输入[1],X4节点则是回溯状态节点,用于记录整个V带带型选择的回溯情况(图1)。
图1 ART络结构示意图2.2 络处理函数
在V带带型选择的改进ART络中,我们主要对其F1层的处理函数及机械手相似性判别函数进行了特殊的构造,以使其满足带型选亚硝酸钠择的需要。
2.2.1 F1层处理函数
ART络的F1层主要对输入进行预处理,以达到特征提取和去噪处理等功能。在此,我们首先对输入的功率P和转速n进行坐标旋转、投影及特征构造如下:
在此基础上再进行各输入矢量的归一化运算:葫芦器
2.2.2 相似性判别函数的构造
为了完成当前优化矢量与输入矢量的相似性判别,首先仍计算常规的ART络相似性判别系数:
考虑到V带传水气其他污物的磨擦动设计回溯的需要,我们采用第四输入节点记录整个传动设计对带型选择的回溯情况。当输入S4=X4=0,1,2,…时,表示设计过程没有,第一次,第二次,…回溯到带型选择。由此,对相似性判别系数再进行如下计算:
式中:η′——相似性阈值;
以上就是技术人员为大家分享的塑料拉力实验机使用前的检查要点C——计数器,其初值为0。每当对η进行一次修正,则C值加1。
上述过程实际使络完成了对输出值的最优、次优、再次优…选择,
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