【摘 要】
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针对目前筛分理论的研究仅局限于单因素考虑的问题,提出应用遗传算法（GA）优化的BP神经网络对数据空间进行全局寻优,且考虑所有因素对筛分结果的综合影响.首先,通过离散单元法的
【机 构】
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华侨大学机电及自动化学院,福建工程学院福建省数字化装备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51175190）, 福建省科技创新平台资助项目（2014H202）, 福建省高校自然科学青年基金重点资助项目（JZ160460）, 华侨大学研究生科研创新基金项目（1601103005）
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针对目前筛分理论的研究仅局限于单因素考虑的问题,提出应用遗传算法（GA）优化的BP神经网络对数据空间进行全局寻优,且考虑所有因素对筛分结果的综合影响.首先,通过离散单元法的筛分仿真试验,获取实际筛分过程中难以获取的数据.然后,利用GA优化的BP神经网络对平摆复合振动筛的振动参数进行优化,选择5-9-1的BP神经网络结构类型,得到优化后的振动参数组合,即振幅为2 mm,振动频率为26Hz,振动方向角为46°,摆动频率为21Hz,摆角为1°.对优化后的结果进行一次模拟仿真验证,结果表明：验
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