基于自学习神经网络的运输环境下产品破损评估模型——以鸡蛋为例

摘要：

针对运输环境中随机振动引起的产品破损问题,以鸡蛋为例建立了具有自学习功能的基于BP神经网络的产品破损评估模型.重点分析了随机振动下产品的破损机理,研究了随机振动信号频率谱分析方法,利用疲劳累积损伤理论给出了运输环境随机振动下产品破损概率分析理论,为模型的建立提供了充分的理论依据.具体分析了鸡蛋在运输过程中的特点,确定了模型的结构及输入层、隐含层、输出层神经元个数及意义.通过模拟运输环境对200箱鸡蛋进行了振动试验统计的样本数据,对模型进行了训练和测试.结果表明该模型具有较高的评估精度和较好的泛化能力,为研究多因素下产品破损评估模型提供了一定的基础.

关键词：随机振动、运输、神经网络、评估模型、鸡蛋

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金51207043;河北省自然科学基金F2014202264

在线出版日期：2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-6,18