RBF神经网络在冲压件毛坯优化设计中的应用
RBF신경망락재충압건모배우화설계중적응용
Application of RBF Neural Network on the Optimized Design of Blank Shape of Stampings
  • 万方数据
    机电工程技术 궤전공정기술
    MACHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGY
    2009年 3期 98-100 ,共3页

    刘合海%阮锋

    류합해%원봉

    径向基函数%毛坯优化设计%非线性映射%MATLAB 徑嚮基函數%毛坯優化設計%非線性映射%MATLAB
    경향기함수%모배우화설계%비선성영사%MATLAB
    人工神经网络以其高度的并行处理信息的能力,能够有效地实现从输入到输出的非线性映射,广泛用于难以建立数学模型的非线性系统.本文将径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络引进到冲压件毛坯展开的优化设计当中,并结合MATLAB软件进行编程运算,通过实例证明了该方法的有效性.
    인공신경망락이기고도적병행처리신식적능력,능구유효지실현종수입도수출적비선성영사,엄범용우난이건립수학모형적비선성계통.본문장경향기함수(Radial Basis Function, RBF)신경망락인진도충압건모배전개적우화설계당중,병결합MATLAB연건진행편정운산,통과실예증명료해방법적유효성.
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