机械设计与研究 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (06): 192-196.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a5090
朱会霞;李彤煜;王吉权;马巍;王辉暖;
摘要： 针对回归分析方法优化薏苡脱壳机关键部件作业参数时拟合度精度和准确性不高的问题,提出了一种高精度的遗传神经网络优化方法。选取动盘转速、动静磨盘间隙、静盘工作面宽度三个关键作业参数为试验因素,以脱净率和破碎率为性能指标,训练遗传神经网络,结果表明拟合精度明显优于二次回归方法。脱净率由原设备的33.80%提升至50.20%,破碎率由原设备的9.70%下降至2.00%。薏苡脱壳机性能得到较好改善。该方法为薏苡脱壳机设备参数的智能化控制提供了一种较可靠的方法。
