1、由于四連桿曲線類型的復雜性，數學上幾乎無法準確給出連桿曲線的公式，而四連桿曲線在機械工程領域的應用幾乎無處不在，因此對于四連桿曲線的研究歷來受到許多學者的關注。目前采用人工神經網絡算法對連桿曲線的研究受到了廣泛關注，本文將引入神經網絡算法中的BP網絡算法來對四連桿曲線進行分析。 本文首先描述了四連桿曲線的分類，然后針對不同分類的連桿曲線進行了分析，得出了連桿曲線與四桿參數存在著一定的非線性關系。借助Delphi編制的軟件可將四連

2、桿參數準確地繪制出對應分類的連桿曲線，再利用matlab提取了連桿曲線的數字化特征值-不變矩，建立了四連桿參數數值與對應的連桿曲線不變矩之間的樣本庫。通過樣本庫，以不變矩作為輸入量，利用BP網絡算法得出了連桿曲線與四桿機構參數之間的權值系數。最終借助權值系數得到一條待分析曲線對應的四桿機構參數。由于不變矩具有放大，縮小的不變性，所以，當待分析的曲線與BP計算后得到的曲線形狀相似時，則可根據對應的比例獲得相應的四連桿參數。 本文以