基于BP神经网络的排种器充种性能预测

在分析丸粒化玉米种子精密排种器工作原理的基础上,运用Matlab神经网络工具箱建立了排种合格指数A的BP神经网络预测模型,选取排种轴转速n、型孔直径D和排种盘的锥角Ф作为试验因素进行排种性能试验,得到81组合格指数的试验结果。选取其中的60组进行样本训练,并对剩下的21组结果对训练好的网络进行预测,n,D,Ф为输入层,A为输出层,网络结构为3-11-1的3层网络。预测结果表明,预测值与试验值误差较小,为排种器的优化设计及参数的选择提供了依据。     

基于EDEM的内充式花生排种器排种性能仿真研究

以内充式花生排种器为研究对象,研究花生种子尺寸及排种轮转速对内充式花生排种器性能的影响.介绍了排种器的工作过程,建立了花生种子和排种器的仿真模型.选取3种不同尺寸的花生种子(鲁花11号、小白沙、四粒红)、7个转速(15、20、25、30、35、40、45 r/min)为因素,以单粒率、双粒率和多粒率为指标,应用EDEM...     

基于改进BP神经网络的复合叶轮离心泵性能预测

应用Matlab建立了复合叶轮离心泵效率和扬程的BP神经网络预测模型.选取73组试验结果作为样本,采用LevenbergMarquardt法则对构建的网络进行训练,并随机选取12组训练样本外的数据对训练好的网络进行测试.试验的主要参数为流量Q, 叶片数z,叶片出口安放角β2,短叶片进口直径Di,叶片出口宽度b2,效率η以及扬程H.其中选取Q,z,β2,Di,b2作为网络的输入层,η和H作为输出层.预测结果的分析表明,预测值与试验值具有较好的一致性,利用BP神经网络对复合叶轮离心泵性能进行预测是可行的,可用来作复合叶轮的辅助设计,从而缩短试验时间,降低成本.     

基于有序充种的集排滚筒式排种器性能试验研究

针对机械式播种种箱机种群起拱,以及新疆宽幅作业播种机整机结构复杂臃肿、振动大、动力消耗大等问题,提出了基于有序供种条件下机械式精量取种的方案,设计了一种基于有序充种的集排滚筒式排种器。同时,阐述了有序充种工作原理,以棉花种子为试验对象,以供种倾角、滚筒转速、窝孔开口大小为影响因子,以单粒率、多粒率、漏播率为排种性能指标,选择二次旋转正交组合试验,分析各影响因子对排种性能的显著性与规律。试验结果表明:供种倾角为38°、滚筒转速为8r/min、窝孔开口为13mm时,性能指标达到最佳,单粒率为91.5%,多粒率为4.66%,漏播率为2.4%,满足棉花精量播种要求。     

磁吸板式排种器充种性能离散元仿真

论述了一种磁吸板式精密排种器结构及工作原理。以单列排种元件为研究对象,采用颗粒离散元法建立排种器仿真模型,分析了种箱移动速度、永磁体磁吸端面磁场强度和充种位置角对排种器充种性能的影响,得到各因素的最佳组合。仿真结果表明,影响排种器充种性能的主要因素是磁体端面磁场强度,其次是种箱移动速度。仿真及样机性能试验均表明,在永磁体端面磁场强度为150 mT、种箱移动速度为0.08 m/s、充种位置角为110°条件下,排种器均具有较好的充种性能,其单播率仿真值为89.57%,实际试验值达87.93%,仿真与试验结果基本一致,证明离散元法仿真分析磁吸板式排种器的可行性,同时也表明磁吸板式精密排种器可用于小颗粒蔬菜种子的精密播种。     

三七气吸滚筒式排种器充种性能模拟与试验

为了提高气吸滚筒式排种器充种性能,以云南文山三七种子为研究对象,采用DEM-CFD耦合方法,以种子平均法向力方差和供种高度为指标,对气吹风压、振动频率、振动角度分别进行数值模拟,并对上述因素进行单因素试验,试验现象及效果与仿真分析结果一致。结果表明:气吹风压可以打破种群原有的稳定状态,从而降低种子瞬态的法向力即减小内摩擦力;振动频率增加种子平均法向力方差,即对种子的扰动性增强;合适的振动角度可以有效提高供种高度。减小内摩擦、增强种群扰动性、提高供种高度均可有效提高排种器充种性能。为寻找最佳参数组合,采用三因素五水平正交试验方法,对排种器排种性能进行试验,并对试验结果进行优化与验证。结果表明:在振动频率85 Hz、气吹风压3 k Pa、振动角度45°时,效果最佳,试验指标合格指数、漏播指数、重播指数可达93.02、1.42、5.56。     

新型荞麦排种器排种性能

研制一种荞麦播种专用排种器，通过单因素台架试验，探究排种轴转速、阻种套单排孔数量及种床带速度对平均排量、各行排量一致性变异系数、总排量一致性变异系数、种子破碎率和播量均匀性变异系数的影响规律。当排种轴的转速为150～190 r/min时，各行排量一致性变异系数、总排量一致性变异系数、破碎率分别为0.22%～2.67%、0.69%～1.31%、0.27%～0.35%；阻种套单排孔数量为3、6和12时，总排量一致性变异系数分别为1.45%、1.00%、0.95%；种床带速度为4～9 km/h时，播量均匀性变异系数为28.87%～42.26%。当排种轴转速为150～190 r/min时，各行排量一致性变异系数、总排量一致性变异系数、种子破碎率符合性能指标要求；当阻种套单排孔数量为3、6和12时，总排量一致性变异系数符合性能指标要求；当种床带速度为4～9 km/h时，播量均匀性变异系数符合性能指标要求。排种轴转速、阻种套单排孔数量、种床带速度对排量有极显著的影响。      

组合内窝孔精密排种器充种过程分析

通过对组合内窝孔精密排种器充种过程的分析，探明了充种过程中种子的运动规律，机理及其影响因素，为系统建立该排种器的设计理论，进行优化设计奠定了基础。     

充种沟式精密排种器的设计

针对槽轮式排种器很难达到精密播种、合理密植的缺点,研究并设计了一种用于精播小麦的机械式充种沟式精密排种器。阐述了其结构与工作原理,通过对充种槽尺寸的计算与对不同尺寸充种槽的排种试验确定了关键部件尺寸,并测出其漏播率、重播率及单粒率。     

基于改进BP神经网络的离心泵性能预测

采用改进神经网络(贝叶斯正则化算法)对IB型单级离心泵水力模型的性能进行了预测,通过工程实践中得到的100组离心泵最优几何尺寸来训练网络,并用训练好的网络对需生产的水泵进行工况预测。结果显示,用改进神经网络来预测单级离心泵的性能,预测误差不超过6%。     

基于改进的BP神经网络模型的遥感影像分类法

由于遥感图像上的光谱值是多种地物的混合光谱,存在着“同谱异物”和“同物异谱”现象,因此仅依靠象元光谱之间相似性进行分类的总体精度难以提高。而人工神经网络法(ANN,ArtificialNeuralNetwork)由于其非线性特征和较强的容错能力,为解决上述问题提供了可能。为此,利用优化的BP神经网络对TM图像进行了分类,并将结果与最大似然法及初始的BP神经网络进行了比较,其kappa系数分别为0.876,0.799,0.829。结果表明:改进后的BP神经网络具有较高的精度,可以用于TM图像的信息提取中。     

基于BP神经网络的甘蔗收获机切割器振动性能研究

针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺旋以及刀盘振动的BP神经网络模型和回归模型。分析结果表明:基于BP神经网络建立模型的切割器螺旋与刀盘的振动正确拟合率达到了88.89%,且相对误差基本上在5%以内,而回归模型的切割压力正确拟合率只有38.89%。因此,基于BP神经网络建立的模型具有较高的精度,通过此BP神经网络模型,有效地解决了复杂信息特征的提取问题,减少了试验研究的次数与成本,为进一步的切割器刀盘以及螺旋振动的自动控制系统的研发奠定了基础。     

基于改进的BP神经网络胶铆接头的力学性能预测研究

利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,并将改进的BP神经网络应用于胶铆接头力学性能预测中,建立了胶铆接头最大拉剪力预测模型.结果表明:GA-BP神经网络比BP神经网络的收敛时间长,但GA-BP网络预测相关系数更好,回归性能更好,具有更好的泛化能力.对训练好的神经网络预测模型进行验证,发现GA-BP神经网络预测的...     

基于改进BP神经网络的水位流量关系拟合

水文测站需要精确的水位流量关系,这是一种非线性关系,用传统方法进行关系拟合会产生较大误差.利用神经网络对非线性系统处理的强大能力,基于附加动量、自适应学习率以及数值优化的改进BP神经网络方法,对水位流量关系进行了高精度函数逼近.首先,对改进BP神经网络算法进行了详细描述和分析;而后,通过实测水文数据的仿真计算研究,与现有最小二乘法、遗传算法等多种方法进行了对比,并进行水位流量关系曲线的绘制.仿真结果表明,相比目前已有的算法,采用改进BP算法可以达到更高的拟合精度,是一种有效的方法,能够满足水文测站对水位流量关系曲线拟合的要求.     

基于BP神经网络的车身钣金件冲压成形回弹预测

选择车身碰撞盒冲压成形中的压边力、板料厚度、板料初始尺寸和润滑条件作为试验参数进行了冲压成形数值模拟试验与生产试验，并测取了三维空间各点的回弹值；在数值模拟与生产试验的基础上，建立了基于BP神经网络的回弹预测模型，并应用该模型对压边力、板料厚度、润滑条件综合影响下碰撞盒法兰边的回弹进行了模拟和预测，结果表明采用双隐层的4层BP神经网络结构模型能够很好地预测碰撞盒法兰边回弹的大小、回弹的分布和回弹的变化趋势。     

基于BP神经网络的降雨量预测研究

使用2种方法,即用前5年降雨量来预测后1年的降雨量和用气象资料预测降雨量,应用BP神经网络对降雨量进行预测,试图找出应用BP神经网络预测降雨的最佳方法.通过对青海省10个气象站的降雨进行预测分析,得到结论如下:两种方法均适合于降雨预测,其被选择概率均等.     

基于改进BP神网络的离心泵性能预测

采用改进神经网络(贝叶斯正则化算法)对IB型单级离心泵水力模型的性能进行了预测,通过工程实践中得到的100组离心泵最优几何尺寸来训练网络,并用训练好的网络对需生产的水泵进行工况预测。结果显示,用改进神经网络来预测单级离心泵的性能,预测误差不超过6%。     

基于BP神经网络的柴油发动机特性建模

建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。