Affiliation of Author(s):
机电工程学院
Key Words:
中文关键字：BP神经网络；响应面；近似模型；BLISS；多属性决策；锚杆钻机，英文关键字：BP neural network; response surface; approximation
Abstract:
在标准BLISS方法基础上，依据神经网络的全局映射性，本文提出了基于BP神经网络建立学科层优化目标函数与系统变量之间的响应面近似模型，并以绝对和相对形式描述的误差函数替代了传统BP算法中单一的绝对形式描述的误差函数。选用样本点在参数空间分布均匀程度更高的试验设计方法-CVT来产生训练样本和测试样本，从理论上保证了近似模型的精度。最后利用多属性决策法从算法实施的难易度、优化结果准确性、系统级计算量、算法鲁棒性以及收敛性五个方面来评估多学科可行方法（MDF）、改进二级系统合成一体化优化方法（BLISS）的综合性能，定量说明改进BLISS方法更加适合YM160锚杆钻机动力头优化设计。
First Author:
ruanxiaoguang,陆地,原思聪,zhangjinhua
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