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改进型BP神经网络的3-UPS-RCR并联机构位置正解: 收藏
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引用; 《机械设计与研究》2020年第3期36卷 30-34,49页; 作者：林杰克施光林汤澍上海交通大学机械与动力工程学院上海200240; 针对立式旋压机的加工要求并结合并联机构的结构特点,提出利用3-UPS-RCR并联结构实现立式旋压加工操作。用Adams建立结构模型并联合Matlab实现并联机构动态仿真。基于加工轨迹利用动态仿真获得大量BP神经网络并联机构正解学习样本,并在P...; 针对立式旋压机的加工要求并结合并联机构的结构特点,提出利用3-UPS-RCR并联结构实现立式旋压加工操作。用Adams建立结构模型并联合Matlab实现并联机构动态仿真。基于加工轨迹利用动态仿真获得大量BP神经网络并联机构正解学习样本,并在Python环境下进行神经网络的搭建和训练。通过动量参数更新法和位移补偿法改进BP神经网络,并将结果和传统的梯度下降法进行比较,发现动量参数更新法能加快神经网络的训练速度,位移补偿法能进一步提高神经网络的拟合精度。; 来源：详细信息评论

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