[发明专利]基于泛回归神经网络的软管等效体积弹性模量计算方法

摘要

本发明公开了一种基于泛回归神经网络的软管等效体积弹性模量计算方法,采用软管连接的双缸装置测试软管膨胀，获得各个压力区间下活塞位移与其对应的测试软管的容腔压力；处理原始数据获得测试软管的压力变化率及其对应的容积变化率；将筛选后的数据以压力区间、测试软管的压力变化率作输入层，以测试软管的容积变化率作输出层，对泛回归神经网络进行训练、测试，建立软管模型。本发明能够描述全工况范围的软管变形，提高控制精度，与采用集中参数法的建立的模型相比，能够更好的描述软管在实际工作时的变化，尤其是较高压力和软管弹性系数下降的工况下，对容积变化的辨识更符合实际。