基于神经网络的自动草帘编织机铺草程序设计与优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 草帘编织机的发展 | 第11-14页 |
| 1.2.2 铺草机的发展 | 第14页 |
| 1.2.3 神经网络的发展 | 第14-15页 |
| 1.3 研究主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 自动铺草机结构设计 | 第16-23页 |
| 2.1 自动草帘编织机总体结构 | 第16-17页 |
| 2.2 自动铺草机机械结构 | 第17-23页 |
| 第三章 自动铺草机气动系统设计与控制 | 第23-33页 |
| 3.1 气动控制系统回路设计 | 第23-25页 |
| 3.1.1 设计气控回路 | 第23-24页 |
| 3.1.2 气缸工作要求状态分析 | 第24页 |
| 3.1.3 气动系统工作要求 | 第24-25页 |
| 3.2 气动回路原件选型 | 第25-29页 |
| 3.2.1 气缸的选择 | 第25-26页 |
| 3.2.2 确定管道直径、计算压力损失 | 第26-27页 |
| 3.2.3 空气压缩机的选择 | 第27-28页 |
| 3.2.4 控制元件的选择 | 第28-29页 |
| 3.3 铺草机电气控制系统 | 第29-33页 |
| 3.3.1 电气控制组成 | 第29-30页 |
| 3.3.2 控制程序的基本流程 | 第30-33页 |
| 第四章 基于神经网络铺草程序的设计 | 第33-45页 |
| 4.1 BP神经网络介绍 | 第33-35页 |
| 4.1.1 神经网络简介 | 第33页 |
| 4.1.2 神经网络的基本内容 | 第33-34页 |
| 4.1.3 神经网络系统原理 | 第34页 |
| 4.1.4 BP神经网络系统算法 | 第34-35页 |
| 4.2 BP算法的实现 | 第35-38页 |
| 4.2.1 正向传播过程 | 第35-36页 |
| 4.2.2 反向传播过程 | 第36-38页 |
| 4.3 铺草程序的BP神经网络的设计 | 第38-45页 |
| 4.3.1 BP神经网络流程 | 第38-39页 |
| 4.3.2 输入的确定 | 第39页 |
| 4.3.3 传感器的选择 | 第39-41页 |
| 4.3.4 隐层的确定 | 第41页 |
| 4.3.5 输出层的确定 | 第41-42页 |
| 4.3.6 传递函数的确定 | 第42页 |
| 4.3.7 训练函数的确定 | 第42-43页 |
| 4.3.8 学习函数的确定 | 第43页 |
| 4.3.9 误差函数的确定 | 第43-44页 |
| 4.3.10 初始权值的确定 | 第44-45页 |
| 第五章 神经网络铺草程序的训练 | 第45-51页 |
| 5.1 MATLAB简介 | 第45-46页 |
| 5.2 铺草控制系统的BP神经网络建模 | 第46-47页 |
| 5.3 基于MATLAB的BP神经网络训练 | 第47-49页 |
| 5.4 训练结果分析 | 第49-50页 |
| 5.5 仿真分析 | 第50-51页 |
| 5.5.1 第一种状态分析 | 第50页 |
| 5.5.2 第二种状态分析 | 第50页 |
| 5.5.3 第三种状态分析 | 第50-51页 |
| 第六章 总结 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
