針對立式旋壓機的加工要求并結(jié)合并聯(lián)機構(gòu)的結(jié)構(gòu)特點,提出利用3-UPS-RCR并聯(lián)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)立式旋壓加工操作。用Adams建立結(jié)構(gòu)模型并聯(lián)合Matlab實現(xiàn)并聯(lián)機構(gòu)動態(tài)仿真。基于加工軌跡利用動態(tài)仿真獲得大量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并聯(lián)機構(gòu)正解學習樣本,并在Python環(huán)境下進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建和訓練。通過動量參數(shù)更新法和位移補償法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將結(jié)果和傳統(tǒng)的梯度下降法進行比較,發(fā)現(xiàn)動量參數(shù)更新法能加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練速度,位移補償法能進一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合精度。 

【文章來源】：機械設(shè)計與研究. 2020,36(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 并聯(lián)機構(gòu)結(jié)構(gòu)介紹
2 仿真系統(tǒng)搭建
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建及改進
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 動量法參數(shù)更新
    3.3 位移補償法
4 仿真驗證
4 結(jié) 論


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并聯(lián)機構(gòu)位置正解研究[J]. 高剛毅,姜全新,陳暢子.  機床與液壓. 2017(21)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5-P4R并聯(lián)機構(gòu)位置正解研究[J]. 解本銘,孫偉.  機床與液壓. 2016(17)
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本文編號：3162840