科技通报
科技通報
과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2012年
12期
96-97,175
,共3页
径向基神经网络%遗传算法%交叉变异%齿形系数
徑嚮基神經網絡%遺傳算法%交扠變異%齒形繫數
경향기신경망락%유전산법%교차변이%치형계수
将齿形系数与齿数之间的关系映射为径向基神经网络,并且利用遗传算法优化径向基神经网络隐层与输出层的权值,最后利用遗传算法合理选择交叉概率与变异概率对齿轮进行优化设计.利用本算法对二级斜齿圆柱齿轮减速器进行设计,结果表明本算法的性能优于原遗传算法且设计效率高,在机械优化设计中具有广泛的应用前景.
將齒形繫數與齒數之間的關繫映射為徑嚮基神經網絡,併且利用遺傳算法優化徑嚮基神經網絡隱層與輸齣層的權值,最後利用遺傳算法閤理選擇交扠概率與變異概率對齒輪進行優化設計.利用本算法對二級斜齒圓柱齒輪減速器進行設計,結果錶明本算法的性能優于原遺傳算法且設計效率高,在機械優化設計中具有廣汎的應用前景.
장치형계수여치수지간적관계영사위경향기신경망락,병차이용유전산법우화경향기신경망락은층여수출층적권치,최후이용유전산법합리선택교차개솔여변이개솔대치륜진행우화설계.이용본산법대이급사치원주치륜감속기진행설계,결과표명본산법적성능우우원유전산법차설계효솔고,재궤계우화설계중구유엄범적응용전경.
