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以落葉松木材為研究對象,實驗在東北林業大學干燥實驗室進行,采用MATLAB中log-sigmoid型函數(logsig)和線性函數(purelin)為神經元的作用函數,用落葉松木材的干燥溫度、濕度、循環風速及平衡含水率作為輸入變量,以木材含水率作為輸出變量,構建了4∶S∶1的木材干燥的BP人工神經網絡模型。用120組數據對網絡模型進行訓練及檢驗,得最適宜的網絡結構為4∶10∶1,均方誤差函數mse=0.001 7,總體擬合精度為96.86%。該模型能夠運用到相同條件下的其他樹種的木材干燥。
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畢業設計論文 畢 業 設 計 手扶式落葉收集機設計 完成日期： 指導教師簽字： 答辯小組成員簽字： 畢業設計論文 I 摘 要 現在市場上的大多數城市的環衛工人還在使用最古老的方式去清掃落葉， 并且處理 落葉的方式還是焚燒，這使得不僅大氣受到污染，是環境遭到嚴重破壞，而且造成了資 源的嚴重浪費。與我們國家的可持續發展嚴重不符，作為 21 世紀新青年，我們有義務 去改變這一現狀，所以我們小組便設想出這個想法， 將落葉清掃與粉碎結合成為一體機， 大大增加了環衛工人的工作效率和資源利用率，真正意義上的做到學以致用。 本論文主要針對的是手扶式落葉清掃粉碎機的機構設計，分別從粉碎機構設計、傳 動機構設計、電動機構設計和其他機構設計四方面入手進行分析設計。研究的目的是拋 磚引玉，使更多的科研工作者參與到環衛工具的創新行列之中，從而設計出更多、更有 價值的環衛工具，這樣可以大大節約人力物力做到可持續發
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