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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于泛回归神经网络的软管等效体积弹性模量计算方法,采用软管连接的双缸装置测试软管膨胀，获得各个压力区间下活塞位移与其对应的测试软管的容腔压力；处理原始数据获得测试软管的压力变化率及其对应的容积变化率；将筛选后的数据以压力区间、测试软管的压力变化率作输入层，以测试软管的容积变化率作输出层，对泛回归神经网络进行训练、测试，建立软管模型。本发明能够描述全工况范围的软管变形，提高控制精度，与采用集中参数法的建立的模型相比，能够更好的描述软管在实际工作时的变化，尤其是较高压力和软管弹性系数下降的工况下，对容积变化的辨识更符合实际。
主权项：1.基于泛回归神经网络的软管等效体积弹性模量计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对双缸装置进行测试，获取原始数据；所述双缸装置包含固定活塞缸、移动活塞缸、测试软管、功能软管，其中，固定活塞缸的缸体和活塞杆均固定，移动活塞缸的缸体固定、活塞杆能够自由滑动；固定活塞缸、移动活塞缸中的无杆腔通过测试软管密闭联通，固定活塞缸、移动活塞缸中的有杆腔通过功能软管密闭联通；所述测试软管内设有压力传感器；所述移动活塞缸的活塞杆上设有测量其位移的位移传感器；进行测试时，对移动活塞缸的活塞杆加载负载，测得测试软管内不同压力值对应的移动活塞缸活塞杆的位移量；所述原始数据包含N组测试软管内压力值及其对应的移动活塞缸活塞杆的位移量，N为预设的阈值；步骤2，将测试软管的压力值范围划分为若干压力区间，对原始数据进行处理，得到测试软管在各个压力区间下的压力变化率及其对应容积变化率；步骤3，筛选掉重复数据，以压力区间、压力变化率作为输入层，容积变化率作为输出层，并按预设的比例阈值随机划分训练组与测试组，对泛回归神经网络进行训练、测试，建立软管模型；步骤4，需要进行软管等效体积弹性模量计算时：步骤4.1，获得待计算软管当前的压力数据，并根据其压力数据计算出当前软管的压力区间、压力变化率；步骤4.2，将当前软管的压力区间、压力变化率输入软管模型，得到待计算软管的容积变化率；步骤4.3，根据待计算软管的容积变化率，计算出其等效体积弹性模量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于泛回归神经网络的软管等效体积弹性模量计算方法
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