针对液压支架优化设计初值选择困难的问题,基于可视优化设计思想提出将Euler-Savary方程和拐点圆生成技术应用于支架直线导路机构的设计.在给定前、后连杆与底座铰接点位、掩护梁与顶梁铰点位置及掩护梁在该点运动方向的条件下,建立以后连杆方位角和拐圆位置角为参量的数学模型,得到所有具有二阶以上密切直线机构的精确解.计算包括直线性能在内的设计者感兴趣的各种机构属性并实现属性信息的图形可视化,施加设计约束构建机构可行域,引导设计者在可行域内快速准确地寻找在指定采高范围的具有最小直线偏差的机构,或在给定允许偏差的条件下具有最大支架调高的机构,为液压支架优化设计提供具有先天优势的机构初始值

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人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

在第三章中,我们有多处对不连续变化的变量采取了连续 化的方法,从而建立了相应的微分方程模型。但是由于以 下原因: 第一,有时变量事实上只能取自一个有限的集合; 第二,有时采取连续化方法后律立的植刑比校复杂,无 求出间题的/电子计算机的广泛应用为我们处理大量信息 建模时我们提供了实现的可能,这就十分自然地提出了 对连续变量一个问题