【24h】

布ができるまで

机译:直到布料制成

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摘要

理論的方法に対する人工ニューラルネットワーク(ANN)アプローチの利点は、複雑な非線形プロセスのモデリングに際して、系の正確な数学モデルを必要としないという点にある。本論文では、平織布および平織の変化織布の初期荷重一伸長挙動を予測するためのANNモデルについて述べる。経糸および綿糸方向の初期弾性率を予測するため、人力4,出力1の誤差逆伝播法アルゴリズムに基づく隠れ層1のフィードフォワードANNを開発した。入力値はLeafの数学モデルから得られた布の形状パラメータ、および、糸の曲げ剛性の組み合わせによって定義される。実験値と予測値との間に良好な一致が得られた。
机译:人工神经网络(ANN)方法对理论方法的优势在于,在对复杂的非线性过程进行建模时,不需要精确的系统数学模型。在本文中,我们描述了一个ANN模型,用于预测平纹织物和可变织物的初始载荷-伸长行为。为了预测在经纱和棉纱方向上的初始弹性系数,我们基于具有人力4且输出为1的误差反向传播算法,为隐藏层1开发了前馈ANN。输入值由从Leaf的数学模型获得的布料的形状参数和线的抗弯刚度的组合定义。实验值和预测值之间取得了良好的一致性。

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  • 来源
    《海外纤维技术文献集》 |2012年第4期|p.16|共1页
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