發(fā)布時間：2019-02-15 09:33

【摘要】：為實現(xiàn)對軋花過程中軋花速度的預(yù)測以及在生產(chǎn)中選擇合適的速度值,以達到優(yōu)化原棉品質(zhì)指標的目的,設(shè)計了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.采用ANSYS軟件對軋花過程進行模擬,得到鋸片在不同轉(zhuǎn)速下的支反力,并以南疆地區(qū)的機采棉為研究對象,以回潮率、支反力以及短絨率為輸入量,以軋花速度為輸出量,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型并對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試.結(jié)果表明:該預(yù)測模型可以很好地對軋花速度進行預(yù)測,平均預(yù)測誤差率低于1%.由此表明,可以通過調(diào)節(jié)軋花速度來提高原棉品質(zhì).
[Abstract]:The BP neural network model was designed to predict the rolling speed in the process of rolling and to select the appropriate speed value in order to optimize the quality index of raw cotton. By using ANSYS software to simulate the rolling process, the support reaction force of the saw blade at different rotational speeds is obtained. The mechanical cotton picking in the southern Xinjiang area is taken as the research object, the moisture regain, the branch reaction force and the short velvet ratio are taken as the input amount, and the rolling speed is taken as the output quantity. The prediction model of BP neural network is established, and the network is trained and tested. The results show that the prediction model can predict the rolling speed well, and the average error rate of prediction is less than 1. Therefore, the quality of raw cotton can be improved by adjusting the rolling speed.
【作者單位】： 東華大學(xué)機械工程學(xué)院;東華大學(xué)紡織學(xué)院;
【基金】：新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團支疆計劃資助項目(2012AB008)
【分類號】：TP183;TS113

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本文編號：2423199