基于神经网络和遗传算法的多齿轮并联传动优化设计

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2014.09.018

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于神经网络和遗传算法的多齿轮并联传动优化设计

更新时间：2025-04-03

- 基于神经网络和遗传算法的多齿轮并联传动优化设计
- Vol. 38, Issue 9, Pages: 76-79+101(2014)
- 作者机构：
  
  重庆交通大学机电与汽车工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2014.09.018
  CLC： TP18;TH132.41
- Published：2014
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]杜子学,赵大毅.基于神经网络和遗传算法的多齿轮并联传动优化设计[J].机械传动,2014,38(09):76-79+101.

[J]. 2014, 38(9): 76-79+101.
[1]杜子学,赵大毅.基于神经网络和遗传算法的多齿轮并联传动优化设计[J].机械传动,2014,38(09):76-79+101. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2014.09.018.

[J]. 2014, 38(9): 76-79+101. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2014.09.018.

摘要

根据神经网络和遗传算法

建立了某巨型重载操作机多齿轮并联驱动传动优化设计的数学模型。在齿轮优化设计中

给出了一些输入输出关系不明确的线图和离散数据的神经网络拟合方法

并结合遗传算法进行了寻优计算。结果表明使用该优化方法不但可以提高效率

而且得出的结果合理可信。

Abstract

Based on neural network and genetic algorithm

the optimal designed mathematical model of multi-gear parallel drive and transmission for a certain giant overload operation machine is established.In this optimized gear design

some vague string diagrams of input-output relationship as well as the neural networks fitting methods of discrete data are given

and then the optimizing calculation by applying genetic algorithm is conducted.The result shows that through the utilization of this method

not only the working efficiency could be promoted

but the result could also be reasonable and credible.

关键词

Keywords

references

Views

122

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

应用混合遗传算法的汽车主减速器优化设计

基于遗传算法的摆线针轮行星减速器优化设计

基于模糊基因神经网络的传动设计评价模型的研究

基于遗传算法的四杆机构的优化设计

基于遗传算法的弧齿锥齿轮传动的优化设计

Related Author

张海涛

西庆坤

卢万强

曹素兵

吴群波

钟诗胜

关立文

王知行

Related Institution

淮海工学院工程训练中心

四川工程职业技术学院机电工程系

淮海工学院机械系

邢台职业技术学院

辽宁工程技术大学2. 辽宁经济职业技术学院

⁰