基于神经网络的全叶卷雪茄茄胚吸阻快速预测

作     者：时永楠 柏明月 郭天恩 仕小伟 庄铭慧 王振亚 公斌 SHI Yongnan;BAI Mingyue;GUO Tianen;SHI Xiaowei;ZHUANG Minghui;WANG Zhenya;GONG Bin

作者机构：山东中烟工业有限责任公司济南卷烟厂山东济南251000 

基　　金：山东中烟工业有限责任公司科技重点项目(202101003) 

出 版 物：《昆明学院学报》 (Journal of Kunming University)

年 卷 期：2024年第46卷第6期

页      码：18-23页

摘      要：雪茄烟茄胚吸阻作为雪茄烟设计制造中的核心指标,对其产生影响的因素繁多且具备复杂的非线性特性.传统经验模型基于大量实践所得,往往难以准确量化并指导雪茄烟的设计和生产过程.为快速便捷地测定全叶卷雪茄茄胚的吸阻,建立了以雪茄烟卷制中9个关键参数为输入层的多层感知神经网络预测模型.经过验证,该预测模型的平方和误差为4.908,相对误差为0.572,在茄胚吸阻处于300~500 Pa的区间内,模型的预测值更趋近于实测值.结合两种雪茄烟卷制手法,建立神经网络模型并对模型进行了生产验证,结果表明,模型预测值与实际值之间的差异并不显著,成功实现了生产场景下茄胚吸阻的快速预测.

主 题 词：雪茄 茄胚吸阻 神经网络 预测 

学科分类：08[工学] 0822[工学-核工程类] 

D　O　I：10.14091/j.cnki.kmxyxb.2024.06.003

馆 藏 号：203156420...