基于优化BP算法的涂装机器人喷涂漆膜厚度成长模型的研究

发布时间：2017-08-04 15:01

  本文关键词：基于优化BP算法的涂装机器人喷涂漆膜厚度成长模型的研究

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【摘要】：为了建立用于涂装机器人喷涂的船体漆膜厚度成长模型,搭建了专门的试验平台。根据正交试验方法设计三因素五水平试验方案,运用BP算法来训练已获取的数据,分别采用莱温伯格-麦夸特算法(LM-BP)和贝叶斯算法(BR-BP)对训练函数进行优化,采用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对权值、阈值进行优化。通过对比训练精度、验证精度、测试精度、运算时间以及迭代次数,确定采用GA-LM联合优化BP算法得出的涂装机器人喷涂漆膜厚度成长模型,以满足涂装机器人喷涂船体漆膜厚度控制的质量要求。
【作者单位】： 同济大学;上海外高桥造船有限公司;
【关键词】： 涂装机器人喷涂 漆膜厚度 BP算法
【基金】：上海经信委资助项目(No.CXY-2013-25) 上海科委资助项目(No.14111104400)
【分类号】：U671.99
【正文快照】： 0引言涂装机器人作为一种已经被认识的先进的船舶涂装生产装备,目前在船舶行业尚未得到有效的应用,而且船舶涂装机器人喷涂船体漆膜厚度成长模型的专门研究也几乎没有开展。目前,造船涂装一般应用高压无气喷涂方法,油漆在高压气体压力下,经过一定形状的喷嘴雾化,喷射到在涂装，

本文编号：620166