基于神经网络的并联机构方位特征集自动分析算法
王罡1
毛志伟1
罗玉峰2
石志新1
1.南昌大学机电工程学院,江西南昌,3300312.南昌大学机电工程学院,江西南昌330031;华东交通大学,江西南昌330013
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.
关键词：并联机构方位特征集向量组自动分析
资助基金：国家自然科学基金(51365036)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 44-48,60 )
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