基于MATLAB的BP神经网络的淀粉离散元接触参数标定

来源 :中国药学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yuanyuanzhujinbo
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目的 建立基于MATLAB的BP神经网络模型的淀粉离散元接触参数标定方法。方法 建立单球型颗粒,并通过颗粒缩放分析将粒径放大至0.8 mm,以待标定的5种型号淀粉(高预胶化淀粉:S-1、低预胶化淀粉:S-2、直压型预胶化淀粉:S-3、水溶性淀粉:S-4、玉米淀粉:S-5)离散元接触参数(颗粒-颗粒恢复系数:A,颗粒-颗粒静摩擦系数:B,颗粒-颗粒滚动摩擦系数:C,颗粒-不锈钢恢复系数:D,颗粒-不锈钢静摩擦系数:E,颗粒-不锈钢滚动摩擦系数:F,表面能(J·m-2):G)为输入层,两种测量方法(提升缸法和剪切盒法)休止角为输出层,MATLAB随机抽样50组进行离散元仿真模拟。BP神经网络算法对模拟结果进行训练,得到理想的神经网络模型后分别对以上淀粉的接触参数进行预测,并进行物理实验验证。结果 当BP神经网络中隐含层中神经元个数为11个时,训练样本与测试样本的决定系数R~2分别为0.999 9和0.940 9,拟合较好,所建立神经网络的预测输出可以达到期望输出。获得的参数组合休止角模拟值与实测值相对误差均小于2.5%,表明预测准确。结论 BP神经网络预测药用辅料淀粉的离散元接触参数可靠,可为后续固体制剂的仿真模拟提供可靠的数据支持。
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