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基于BP神经网络的汽车起重机工作幅度计算 被引量:3

Computation of truck cranes' working range based on BP neural network
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摘要 汽车起重机由于其结构的特殊性和工作环境的复杂性,对工作幅度有比较精确的要求。在工作时,吊臂往往会发生形变。为了得出精确的工作幅度,计算相应的形变量是很有必要的。本文通过建立BP神经网络,利用实测数据,得出了较精确的形变量。为工作幅度的精确计算提供了保障。 The particularity of a truck crane's structure and complexity of its working environment demand high accuracy of working range.As an indispensable factor,deformation of the crane jib,occurring when a truck crane is in operation,influences the computation of working range.Thus,the value of deformation is required to be calculated precisely to meet the demand.In this paper,comparatively accurate values of deformation are acquired through putting measurements into BP neural network,guaranteeing accurate calculation of working range.
出处 《微计算机信息》 2012年第2期120-121,共2页 Control & Automation
关键词 BP神经网络 工作幅度 形变量 LEVENBERG-MARQUARDT算法 BP neural network working range Deformation Levenberg-Marquardt Algorithm
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