带有神经网络干扰观测器的视线角约束制导

1

作者 何通 卢青 +1 位作者 周军 郭宗易 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1372-1382,共11页

针对具有终端视线(line-of-sight, LOS)角约束的机动目标拦截问题,提出一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络干扰观测器的LOS角约束制导方法。首先,考虑目标机动过程中加速度信息无法获取的情况,给出了一种基于RBF... 针对具有终端视线(line-of-sight, LOS)角约束的机动目标拦截问题,提出一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络干扰观测器的LOS角约束制导方法。首先,考虑目标机动过程中加速度信息无法获取的情况,给出了一种基于RBF神经网络的干扰观测器,实现了对目标机动的高精度估计;其次,充分考虑终端角度约束,结合超螺旋算法思想,通过幂次项的引入设计了一种改进的滑模制导律,从而有效提升了有限过载情况下的制导精度;在此基础上,通过Lyapunov定理对算法的收敛性和稳定性分别进行了证明;最后,通过仿真验证对比了3种不同方法在4种拦截场景下的制导性能,同时针对所提方法进行了蒙特卡罗打靶仿真,仿真结果表明所给出的LOS角约束制导律对机动目标拦截精度高、鲁棒性强。 展开更多

关键词 改进滑模制导律 视线角约束 径向基函数神经网络 干扰观测器

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基于RBF神经网络的精密注塑机速度控制研究 被引量：11

2

作者 柯敏 应济 +1 位作者 周伟安 王硕 《轻工机械》 CAS 2010年第3期7-10,共4页

文章对采用永磁同步伺服电机(PMSM)驱动定量泵技术的注塑机控制系统,尤其注射速度的控制,提出基于变步长RBF神经网络在线辨识调整PID算法。在MATLAB/Simulink中构建了注射系统模型,仿真结果表明,注射速度跟踪性能好,对外部干扰和参数变... 文章对采用永磁同步伺服电机(PMSM)驱动定量泵技术的注塑机控制系统,尤其注射速度的控制,提出基于变步长RBF神经网络在线辨识调整PID算法。在MATLAB/Simulink中构建了注射系统模型,仿真结果表明,注射速度跟踪性能好,对外部干扰和参数变化具有较好的适应能力,电机转速随负载需要能作出迅速调整,改变定量泵输出流量,响应速度快,系统无高压节流,实现节能。 展开更多

关键词 塑料工业 注塑机 rbf神经网络 注射速度 永磁同步伺服电机(PMSM) 定量泵

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基于RBF神经网络和遗传算法的注塑成型质量控制与预测 被引量：21

3

作者 么大锁 贺莹 于洋洋 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期71-76,共6页

针对注塑产品容易产生翘曲和缩痕的问题,以某检测仪外壳为研究对象,运用RBF神经网络模型和遗传算法,对注塑成型质量进行控制与预测。基于正交试验方案,运用Moldflow有限元分析软件获得试验结果;利用样本数据建立试验因素与响应值之间的... 针对注塑产品容易产生翘曲和缩痕的问题,以某检测仪外壳为研究对象,运用RBF神经网络模型和遗传算法,对注塑成型质量进行控制与预测。基于正交试验方案,运用Moldflow有限元分析软件获得试验结果;利用样本数据建立试验因素与响应值之间的RBF神经网络模型,并用最优拉丁超立方抽样技术,获得样本点对模型精度进行检验;运用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对注塑成型工艺参数进行多目标优化,达到有效控制和预测翘曲变形、体积收缩率和缩痕指数的目的,并经模拟和试模验证误差较小。结果表明,运用RBF神经网络模型和遗传算法对注塑成型质量进行控制与预测,生产出检测仪外壳最大翘曲变形量为0.394 mm,外观无缩痕。 展开更多

关键词 注塑成型 控制与预测 rbf神经网络 遗传算法 工艺参数 多目标优化

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基于CAE与RBF神经网络的固定体塑件注塑工艺优化 被引量：10

4

作者 邓其贵 黄力 韦彬贵 《塑料》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期82-87,共6页

针对保险杠固定体塑件注塑成型困难的问题,运用CAE仿真分析手段,首先对其采用3个点浇口进行浇注的方案模拟,得出了影响塑件注塑成型困难的主要问题:塑件中间部位设置的加强筋位置处,料流流动发生多次改变和多重叠加,导致注塑时熔体在此... 针对保险杠固定体塑件注塑成型困难的问题,运用CAE仿真分析手段,首先对其采用3个点浇口进行浇注的方案模拟,得出了影响塑件注塑成型困难的主要问题:塑件中间部位设置的加强筋位置处,料流流动发生多次改变和多重叠加,导致注塑时熔体在此区域产生紊流和回旋滞留。将浇注系统优化为采用5个点浇口浇注方案,能有效消除中间部位所产生的紊流和回旋滞留问题。结合CAE仿真手段和RBF神经网络的预测功能,对5点浇注方案进行注塑成型工艺参数的优化。获得塑件注塑较合理的工艺参数组合为:料温(Tθ)=229℃,模温(Ts)=51℃,注塑压力(pI)=43 MPa,注塑时间(ti)=6. 64 s,第一段保压压力(ph1)=62 MPa,第一段保压时间(th1)=9 s,第二段保压压力(ph2)=38 MPa,第二段保压时间(th2)=5. 5 s,第三段保压压力(ph3)=32 MPa,第三段保压时间(th3)=4. 5 s,冷却水进口温度(Tw)=27℃,冷却液流速(Vw)=3. 2 L/min,冷却时间(tc)=18 s。经实际注塑试验,塑件的注塑效果良好,有效地解决了实际生产问题。 展开更多

关键词 CAE仿真 注塑成型 浇注系统 优化 rbf神经网络 工艺参数

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基于RBF神经网络的挤出吹塑中型坯尺寸的预测 被引量：1

5

作者 杨艳娟 黄汉雄 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2006年第10期36-38,共3页

在利用BP神经网络预测挤出吹塑中型坯尺寸工作的基础上,采用径向基神经网络(RBF)来预测挤出吹塑中型坯尺寸,并与BP神经网络的预测结果进行了比较。结果表明,虽然RBF与BP神经网络均能较好地预测挤出吹塑中型坯尺寸,RBF网络的训练时间比B... 在利用BP神经网络预测挤出吹塑中型坯尺寸工作的基础上,采用径向基神经网络(RBF)来预测挤出吹塑中型坯尺寸,并与BP神经网络的预测结果进行了比较。结果表明,虽然RBF与BP神经网络均能较好地预测挤出吹塑中型坯尺寸,RBF网络的训练时间比BP少很多,只是BP的0.7%。 展开更多

关键词 挤出吹塑 型坯成型 型坯尺寸 rbf神经网络

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基于RBF神经网络的6005A铝合金挤压在线淬火力学性能预测 被引量：1

6

作者 张德军 林春梅 +1 位作者 孙巧妍 吕正风 《轻合金加工技术》 CAS 北大核心 2020年第1期32-35,39,共5页

为了研究6005A铝合金在线挤压淬火工艺参数对材料力学性能的影响,采用径向基(RBF)神经网络,以挤压速度和挤压温度为输入变量,以材料的断后伸长率、屈服强度、抗拉强度为输出变量,建立了6005A铝合金挤压在线淬火T5时效后的力学性能预测模... 为了研究6005A铝合金在线挤压淬火工艺参数对材料力学性能的影响,采用径向基(RBF)神经网络,以挤压速度和挤压温度为输入变量,以材料的断后伸长率、屈服强度、抗拉强度为输出变量,建立了6005A铝合金挤压在线淬火T5时效后的力学性能预测模型,绘制了挤压速度、挤压温度对力学性能影响的三维网格模型和等高线图,能较为直观地反映它们之间的影响规律,并通过实验证明了预测模型的预测精度满足生产需要,可以为6005A铝合金材料的实际生产提供技术支持。 展开更多

关键词 6005A铝合金 rbf神经网络 挤压在线淬火 力学性能

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RBF级联型神经网络在挤出吹塑制品质量控制中的应用

7

作者 赖家美 柳和生 +2 位作者 包忠诩 罗忠民 黄汉雄 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期99-102,共4页

通过对挤出吹塑工艺过程建立了成形工艺参数与制品质量关系的RBF(径向基函数)级联型神经网络,经训练,该网络可预测各成形工艺参数对制品质量的影响,从而可实现对制品质量的有效控制,并实验验证了其正确性和可行性。

关键词 挤出吹塑 rbf神经网络 成形工艺参数

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RBF神经网络在连杆衬套温挤压成形质量预测中的应用

8

作者 樊文欣 史永鹏 +3 位作者 冯再新 贺胜 王雪 石瑶瑶 《铸造技术》 北大核心 2017年第10期2480-2483,共4页

以摩擦系数、坯料预热温度、挤压速度、模具预热温度为输入参数,通过DEFORM-3D获取试验数据,应用MATLAB工具箱中径向基函数(RBF),建立了对零件成形质量预测的神经网络模型。结果表明,RBF神经网络模型具有较高的精度,能够很好地反映工艺... 以摩擦系数、坯料预热温度、挤压速度、模具预热温度为输入参数,通过DEFORM-3D获取试验数据,应用MATLAB工具箱中径向基函数(RBF),建立了对零件成形质量预测的神经网络模型。结果表明,RBF神经网络模型具有较高的精度,能够很好地反映工艺参数与温挤成形质量之间的复杂关系,有效的提高连杆衬套工艺的设计效率和降低实际实验所需成本。 展开更多

关键词 温挤压 成形质量 rbf神经网络 预测模型

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基于RBF神经网络的DPH-260包装机成型温度控制系统 被引量：1

9

作者 张禧莹 张廷建 +2 位作者 张思奇 李煜 张德强 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2021年第5期288-291,296,共5页

针对DPH-260型铝塑泡罩包装机成型温度控制系统具有非线性和实滞性的特点,设计基于RBF神经网络与PID控制算法相结合的自适应温度控制系统。构建RBF三层静态前馈神经网络,利用自学习与任意精度下逼近非线性映射能力自动调整训练阶段的隐... 针对DPH-260型铝塑泡罩包装机成型温度控制系统具有非线性和实滞性的特点,设计基于RBF神经网络与PID控制算法相结合的自适应温度控制系统。构建RBF三层静态前馈神经网络,利用自学习与任意精度下逼近非线性映射能力自动调整训练阶段的隐层单元数,达到最佳逼近精度,在Matlab/Simulink系统中将基于径向基神经网络的PID控制器与传统PID控制器进行建模仿真对比。结果表明:基于RBF神经网络整定的PID控制器比传统PID控制器自适应强,实现了成型温度变化下的自动调整,有效地提高了包装机成型温控系统的控制精度。 展开更多

关键词 rbf神经网络 PID控制算法 成型装置 温控系统

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基于遗传算法和神经网络的冷挤压工艺参数模糊优化设计 被引量：14

10

作者 石峰 娄臻亮 +1 位作者 张永清 陆金桂 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期45-49,共5页

将模糊优化思想引入冷挤压工艺参数优化设计,以冷挤压模具的四个关键工艺参数为设计变量,以最终挤压件的各处材料的损伤值为目标函数,建立了冷挤压工艺参数模糊优化模型。提出了利用神经网络进行材料损伤近似计算的策略,从而形成了基于... 将模糊优化思想引入冷挤压工艺参数优化设计,以冷挤压模具的四个关键工艺参数为设计变量,以最终挤压件的各处材料的损伤值为目标函数,建立了冷挤压工艺参数模糊优化模型。提出了利用神经网络进行材料损伤近似计算的策略,从而形成了基于遗传算法和神经网络的冷挤压工艺参数模糊优化方法。对冷挤压工艺参数模糊优化模型进行了求解,优化结果表明模糊优化思想能提高冷挤压工艺设计质量。 展开更多

关键词 遗传算法 模糊优化 神经网络 冷挤压 工艺参数 正交试验 优化设计

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挤出吹塑中空成型工艺参数的多目标优化 被引量：3

11

作者 赖家美 柳和生 +1 位作者 包忠诩 黄汉雄 《中国塑料》 CAS CSCD 北大核心 2007年第9期63-66,共4页

以挤出吹塑中空制品品质(制品壁厚分布、制品质量)和生产效率为最终的优化目标,成型工艺参数为设计变量,基于混合人工神经网络和遗传算法建立了挤出吹塑中空成型工艺参数的多目标优化系统。此方法不仅可确定满足实际生产需要的初始成型... 以挤出吹塑中空制品品质(制品壁厚分布、制品质量)和生产效率为最终的优化目标,成型工艺参数为设计变量,基于混合人工神经网络和遗传算法建立了挤出吹塑中空成型工艺参数的多目标优化系统。此方法不仅可确定满足实际生产需要的初始成型工艺参数,减少用于确定初始成型工艺参数的时间,而且为挤出吹塑中空成型的工艺参数的确定提供了理论依据,为挤出吹塑中空成型生产的全自动化的实现奠定了基础。 展开更多

关键词 挤出吹塑中空成型 神经网络 遗传算法 工艺参数 多目标优化

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挤出吹塑中型坯成型的神经网络模型的选取 被引量：5

12

作者 陆松 黄汉雄 《塑料》 CAS CSCD 2002年第2期21-23,共3页

型坯成型是挤出吹塑中的一个重要阶段 ,人工神经网络是一门新兴交叉科学。本文用几种不同的神经网络模型预测了挤出吹塑中型坯成型时的直径膨胀率 ,选取其中精度和效率均较高的模型 。

关键词 挤出吹塑 型坯成型 神经网络 BP模型 塑料

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塑料挤出吹塑的机理问题 被引量：5

13

作者 黄汉雄 黄有发 +2 位作者 杨晓松 廖昌明 王世明 《橡塑技术与装备》 CAS 2001年第11期1-5,共5页

采用不同的方法对挤出吹塑过程的型坯成型、型坯吹胀与制品冷却三阶段的机理问题进行了研究。采用人工神经网络方法预测了受模口温度和挤出流率影响的型坯成型阶段的膨胀。利用建立起来的神经网络模型预示的膨胀与实验结果很吻合,且可... 采用不同的方法对挤出吹塑过程的型坯成型、型坯吹胀与制品冷却三阶段的机理问题进行了研究。采用人工神经网络方法预测了受模口温度和挤出流率影响的型坯成型阶段的膨胀。利用建立起来的神经网络模型预示的膨胀与实验结果很吻合,且可在一定范围内,预示不同工艺条件下型坯的直径膨胀和壁厚膨胀,为型坯的直径和壁厚的在线控制提供了理论依据。基于薄膜近似和neo-Hookean本构关系,建立了描述型坯自由吹胀的数学模型,并通过实验方法获得了型坯吹胀的瞬态图象。 展开更多

关键词 塑料 挤出吹塑 型坯膨胀 型坯吹胀 制品冷却 神经网络方法 有限元方法

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低压注塑机注射装置智能化温度控制研究 被引量：12

14

作者 郭建松 包建东 +2 位作者 朱建晓 郑童举 周伟 《工业仪表与自动化装置》 2016年第6期27-30,共4页

低压注塑机注射装置用于将塑化态的热熔胶注射至模腔内,其温度控制的稳定性和快速性关系到注塑制品质量。为研究该装置温度特性,提出了一种注射装置温控系统的近似模型,并采用自组织、自学习和自适应的径向基函数神经网络与PID控制相结... 低压注塑机注射装置用于将塑化态的热熔胶注射至模腔内,其温度控制的稳定性和快速性关系到注塑制品质量。为研究该装置温度特性,提出了一种注射装置温控系统的近似模型,并采用自组织、自学习和自适应的径向基函数神经网络与PID控制相结合的控制策略。在该控制策略中,利用RBF神经网络提供的Jacobian矩阵信息实时调整PID控制参数。经仿真和测试证明该方法具有响应速度快、稳定性好的特点。 展开更多

关键词 低压注塑机 注射装置 温度控制 PID控制 径向基函数神经网络

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塑料挤出吹塑的机理问题 被引量：3

15

作者 黄汉雄 《高分子通报》 CAS CSCD 2002年第4期12-17,共6页

挤出吹塑过程由型坯成型、型坯吹胀与制品冷却三个阶段构成。采用不同的方法对该三阶段的机理问题进行了研究。采用神经网络方法预测了受模口温度和挤出流率影响的型坯成型阶段的膨胀。利用建立起来的神经网络模型预示的膨胀与实验结果... 挤出吹塑过程由型坯成型、型坯吹胀与制品冷却三个阶段构成。采用不同的方法对该三阶段的机理问题进行了研究。采用神经网络方法预测了受模口温度和挤出流率影响的型坯成型阶段的膨胀。利用建立起来的神经网络模型预示的膨胀与实验结果很吻合 ,且可在一定范围内 ,预示不同工艺条件下型坯的直径膨胀和壁厚膨胀 ,为型坯的直径和壁厚的在线控制提供了理论依据。基于薄膜近似和neo Hookean本构关系 ,建立了描述型坯自由吹胀的数学模型 ,并通过实验方法获得了型坯吹胀的瞬态图象。比较发现 ,理论预示的型坯轮廓分布与实验观察结果较吻合。该模型还可预示型坯的自由吹胀对材料性能、型坯尺寸和工艺条件等的依赖性。基于ANSYS有限元软件 ,对吹塑制品的三维冷却进行了模拟 ,预示了制品厚度方向任一位置的瞬态温度分布 ,并可预示成型工艺参数、制品壁厚、塑料与模具材料的热性能以及吹塑模具冷却的强度与时间等对吹塑制品冷却的影响 。 展开更多

关键词 塑料 挤出吹塑 型坯膨胀 型坯吹胀 神经网络方法 有限元方法 成型

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基于神经网络的挤出吹塑中型坯尺寸预测 被引量：4

16

作者 李冬 黄汉雄 杨艳娟 《塑料科技》 CAS 北大核心 2005年第4期22-26,共5页

延续了本课题组在挤出吹塑中利用人工神经网络(ANN)预测型坯尺寸的工作,建立一个新的ANN模型。经过样本训练和检验后,模型能在一定范围内预测型坯任意位置上的尺寸(直径和厚度);与以往工作相比,相同的实验量能提供更丰富的训练样本。

关键词 挤出吹塑 型坯成型 人工神经网络

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基于神经网络和遗传算法的薄壳塑件注塑工艺优化 被引量：13

17

作者 黄海跃 范希营 +1 位作者 李赛 曹艳丽 《塑料》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期66-69,共4页

散热器外壳是电子产品散热器的主要零件之一,由于壁薄,在注塑成型中经常出现壁厚不均、翘曲变形和熔接痕等缺陷。针对该问题,以熔体温度、模具温度、冷却时间、注射压力、注射时间、保压压力和保压时间 7 个工艺参数为输入量,注塑件的... 散热器外壳是电子产品散热器的主要零件之一,由于壁薄,在注塑成型中经常出现壁厚不均、翘曲变形和熔接痕等缺陷。针对该问题,以熔体温度、模具温度、冷却时间、注射压力、注射时间、保压压力和保压时间 7 个工艺参数为输入量,注塑件的翘曲量作为输出量,建立RBF 神经网络模型;利用均匀试验所得的数据作为样本对神经网络进行训练和测试,得到注塑工艺参数与塑件翘曲变形量之间的非线性映射关系。结合遗传算法对工艺参数进行优化,获得最佳的工艺参数为:熔体温度 234. 4 ℃、模具温度 31. 5 ℃、冷却时间 23. 8 s、注射压力 128. 3 MPa、注射时间 4. 7 s、保压压力 93. 0 MPa、保压时间 14. 1 s,获得预测的最小翘曲变形值为 0. 331 875 mm,并使用优化后的工艺参数进行试验。试验结果表明,优化后产品的最大翘曲变形量降低至 0. 318 9 mm,与优化前均匀试验所得的 0. 378 1 mm 相比,得到了明显的改善,降低了 15. 7%。 展开更多

关键词 rbf 神经网络 注塑成型 工艺参数优化 遗传算法 薄壳塑件

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用RBF神经网络预测材料力学性能的研究 被引量：6

18

作者 邹戈 姚正军 +1 位作者 李超 李建萍 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1397-1400,共4页

由于径向基函数(RBF)神经网络有易学,动态仿真性强,较强的输入输出映射功能和全局最优逼近的结构特点,因此将之用于预测麦杆增强复合板材力学性能。高斯函数表示形式简单,径向对称,光滑性好和解析性好,所以模型采用高斯函数作为隐含层... 由于径向基函数(RBF)神经网络有易学,动态仿真性强,较强的输入输出映射功能和全局最优逼近的结构特点,因此将之用于预测麦杆增强复合板材力学性能。高斯函数表示形式简单,径向对称,光滑性好和解析性好,所以模型采用高斯函数作为隐含层基函数,k均值聚类法确定径向基函数的参数,运用最小二乘法确定权值。结合影响复合板材力学性能因素的特点和变化规律,以成型温度、成型压力、纤维含量、保温时间、拉伸强度、冲击韧性等为对象建立预测复合板材力学性能的模型,用它来优化模压成型的工艺参数,找出最佳工艺参数的范围。结果表明,径向基函数神经网络具有较好的学习和泛化能力,在预测力学性能中效果较好。 展开更多

关键词 力学性能 rbf网络 K均值聚类 建模 预测

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利用RBF神经网络预测反挤压连杆衬套过程中的挤压力 被引量：2

19

作者 樊文欣 李志伟 +4 位作者 李凤刚 郭佩剑 张厚祖 刘涛 郝晓华 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期180-184,共5页

采用单因素试验法,利用模拟软件Simufact进行了锡青铜连杆衬套反挤压试验,试验选取了挤压温度、凹模圆角半径和挤压比为试验因素,挤压力为评价指标。基于MATLAB软件,建立了挤压因素与挤压力之间的RBF神经网络模型,得到挤压温度、凹模圆... 采用单因素试验法,利用模拟软件Simufact进行了锡青铜连杆衬套反挤压试验,试验选取了挤压温度、凹模圆角半径和挤压比为试验因素,挤压力为评价指标。基于MATLAB软件,建立了挤压因素与挤压力之间的RBF神经网络模型,得到挤压温度、凹模圆角半径、挤压比和挤压力之间的非线性关系。通过试验数据进行RBF神经网络模型训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测挤压力,并将预测的挤压力值与模拟的挤压力值做对比。结果表明:该神经网络模型能高精度地预测反挤压连杆衬套过程中的挤压力。 展开更多

关键词 连杆衬套 rbf神经网络 反挤压 挤压力 QSn7-0. 2锡青铜

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