APPLICATION OF ARCHITECTURE-BASED NEURAL NETWORKS IN MODELING AND PARAMETER OPTIMIZATION OF HYDRAULIC BUMPER

Yang Haiwei; Zhan Yongqi; Qiao Junwei

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APPLICATION OF ARCHITECTURE-BASED NEURAL NETWORKS IN MODELING AND PARAMETER OPTIMIZATION OF HYDRAULIC BUMPER

机译：基于结构的神经网络在液压缓冲器建模与参数优化中的应用

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The dynamic working process of 52SFZ-140-207B type of hydraulic bumper is analyzed. The modeling method using architecture-based neural networks is introduced. Using this modeling method, the dynamic model of the hydraulic bumper is established; Based on this model the structural parameters of the hydraulic bumper are optimized with Genetic algorithm. The result shows that the performance of the dynamic model is close to that of the hydraulic bumper, and the dynamic performance of the hydraulic bumper is improved through parameter optimization.

机译：分析了52SFZ-140-207B型液压缓冲器的动态工作过程。介绍了基于架构神经网络的建模方法。利用这种建模方法，建立了液压保险杠的动力学模型。基于该模型，采用遗传算法对液压缓冲器的结构参数进行了优化。结果表明，该动力学模型的性能接近液压缓冲器的性能，通过参数优化提高了液压缓冲器的动态性能。

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来源
《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 |2003年第3期|p.313-316|共4页
作者
Yang Haiwei; Zhan Yongqi; Qiao Junwei;
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作者单位

School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类机械、仪表工业;
关键词
Architecture-based; Neural networks; Modeling; Parameter optimization; Hydraulic bumper;

机译：基于体系结构;神经网络;建模;参数优化;液压保险杠;

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