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[1]李彦晶,张亚萍,罗 钿.基于BP神经网络的马铃薯收获机挖掘铲的参数优化[J].工业仪表与自动化装置,2018,(06):122-125.[doi:1000-0682（2018）06-0000-00]
　LI Yanjing,ZHANG Yaping,LUO Tian.Parameters optimization of potato harvester digger blade based on BP neural network[J].Industrial Instrumentation & Automation,2018,(06):122-125.[doi:1000-0682（2018）06-0000-00]
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基于BP神经网络的马铃薯收获机挖掘铲的参数优化

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2018年06期
页码:
122-125
栏目:
出版日期:
2018-12-15

文章信息/Info

Title:
Parameters optimization of potato harvester digger blade based on BP neural network
作者:
李彦晶; 张亚萍; 罗 钿
兰州工业学院，兰州 730070
Author(s):
LI Yanjing; ZHANG Yaping; LUO Tian
Lanzhou Institute of Technology, Lanzhou 730050, China
关键词:
马铃薯收获机; 挖掘铲; 神经网络; 参数优化
Keywords:
potato harvester; digging blade; neural network; parameter optimization
分类号:
TP183;S225.71
DOI:
1000-0682（2018）06-0000-00
文献标志码:
A
摘要:
以马铃薯收获机的挖净率和伤薯率为目标，对挖掘铲的主要参数进行试验。在试验数据的基础上建立BP神经网络的数学模型，应用MATLAB神经网络工具箱对该模型进行优化，得出挖掘铲主要参数的最佳组合。从而为解决挖掘铲的性能优化问题提供了一种新方法。
Abstract:
It is a target with digging net rate and injury rate of potato harvester, in order to test the main parameters of digging blade. The mathematical model is built with BP neural network based on experiment, and by using the MATLAB artificial network toolbox for optimizing of the model, so the main parameters of digging blade obtained the best combination.Besides,a new method for optimizing of digger blade is given.

参考文献/References:

[1] 李彦晶. 4U-1400FD型马铃薯联合收获机挖掘装置的参数优化与结构设计[D].甘肃农业大学,2011.

[2] Hagan MT, Demuch HB. Neural Network Design[M] . Boston :PWS Publish Company ,1996.
[3] 胡守仁.神经网络导论[M].长沙:国防科技大学出版社, 1993.
[4] 张德丰.MATLAB神经网络应用设计[M].北京:机械工业出版社,2009.
[5] 贾晶霞.马铃薯挖掘铲参数优化与性能分析[D].保定:河北农业大学,2003.
[6] 南京农业大学主编.农业机械学[M].北京:中国农业出版社, 1996.
[7] 苏日娜,王相田,刘跃星.马铃薯收获机械作业质量测试方法探讨[J].农村牧区机械化,1999(4):13-14.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2018-05-16
基金项目：2016年甘肃省高等学校科研项目(2016A-100)；2017年兰州工业学院青年科技创新计划项目(17K-013)
作者简介：李彦晶(1984)，女，甘肃甘谷人，硕士，讲师，主要研究方向为车辆工程，E-mail：937513890@qq.com
更新日期/Last Update: 2018-12-15