基于BP神经网络的织物斜向弯曲性能的预测

针对织物斜向弯曲刚度传统数学模型预测精度较低的实际情况，选择若干块织物沿纬向到经向每隔10°进行弯曲性能测试，应用基于梯度的降算法的BP神经网络对织物斜向弯曲刚度进行预测，并用误差平方和作为指标进行检验和比较。实验结果表明：该网络模型能够有效预测织物斜向任意角度的弯曲刚度；与传统的数学模型相比，该网络模型的精准度和泛化能力更高，可为织物斜向弯曲刚度的预测提供一种新的客观评价方法。