基于BP神经网络的织物斜向弯曲性能的预测

摘要

针对织物斜向弯曲刚度传统数学模型预测精度较低的实际情况,选择若干块织物沿纬向到经向每隔100测试弯曲性能,应用基于梯度降算法的BP神经网络对织物斜向弯曲刚度进行预测,并用误差平方和作为指标进行检验和比较.结果表明:这种网络模型能够有效预测织物斜向任意角度的弯曲刚度;与传统的数学模型相比,该网络模型的精准度和泛化能力更高,可为织物斜向弯曲刚度的预测提供一种新的客观评价方法.