神经网络-牛顿改进算法求解stewart平台正解

作     者：荆学东 张英驰 王梓腾 汪泽涛 JING Xue-dong;ZHANG Ying-chi;WANG Zi-teng;WANG Ze-tao

作者机构：上海应用技术大学机械工程学院 

基　　金：上海市科学技术委员会科研计划项目(16090503700) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2019年第12期

页      码：251-254页

摘      要：正向运动学求解是并联机器人机构应用的基础,传统求解方法中BP神经网络通过将并联机器人平台的逆解作为训练样本,通过网络学习的方法求解stweart平台的正解,具有优秀的解域搜索功能,但求解精度有待提高,且局部存在收敛速度慢以及局部最小化问题。而牛顿迭代法虽然具有能够在局部快速收敛但对初值依赖程度较大。鉴于两者的优缺点互补,设计一种混合算法能够精确的精确的求得stewart平台正解。能够提升传统神经网络算法的求解速度及就求解精度。

主 题 词：Stewart平台 正向运动学 脊柱微创手术 牛顿-拉夫逊迭代法 BP神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 080201[080201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.12.061

馆 藏 号：203859494...