基于神经网络的并联机构方位特征集自动分析算法

• 作者: 毛志伟 王罡 石志新 罗玉峰
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 并联机构 方位特征集 向量组 自动分析
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 设计计算
• 页码范围: 44-48,60
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2018.07.010

摘要

基于方位特征集理论(Position and Orientation Characteristic,POC),揭示并联机构拓扑结构分析的理论内涵,建立基于神经网络的并联机构拓扑结构描述方法,提出一种基于神经网络的并联机构拓扑结构自动分析算法.详细说明了并联机构POC集神经网络模型以及模型中对应的6种算法规则,并给出该方法的主要步骤及实例分析.首先,通过对并联机构拓扑结构分析的理论分析,归纳出其本质;其次,基于神经网络理论基础,对并联机构拓扑结构描述数字化表达;此外,通过分析并联机构POC集自动分析的本质内涵,建立并联机构POC集神经网络模型以及提出6种模型算法规则.最后通过实例分析证明了并联机构POC集自动分析算法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗玉峰		87	697	11.0	24.0
2	石志新		64	309	9.0	15.0
3	毛志伟		34	319	10.0	17.0
4	王罡		4	0	0.0	0.0