摘要
橡胶输送带恢复力模型辨识及其参数识别是研究输送带迟滞能耗的关键问题。提出采用高斯函数描述恢复力模型,并采用理论与实验研究相结合的方法分析和验证了高斯函数描述恢复力的可行性及准确性;以实验数据和拟合数据为训练样本,采用经果蝇算法优化后的RBF神经网络对不同激励下恢复力模型系数进行预测,再通过实验对预测结果的准确性进行了验证。
Model identification and parameter identification of a rubber conveyor belt restoring force were the key problems for researching on hysteresis energy of conveyor belt.The Gaussian function was used to describe restoring force model,its feasibility and accuracy were analyzed and verified by using the method of theory combined with tests.The test and fitting data were treated as training sample.The restoring force model coefficient under different excitations was forecasted by using radical basis function neural network which was optimized by the drosophila algorithm.The prediction accuracy was verified by experiments.
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期810-814,共5页
China Mechanical Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(51304107)
关键词
输送带
迟滞特性
高斯函数
参数识别
果蝇优化算法
belt
hysteretic characteristic
Gaussian function
parameter identification
drosophila optimization algorithm
作者简介
陈洪月，男，1982年生。辽宁工程技术大学机械工程学院副教授、博士。主要研究方向为机械系统动态特性。
白杨溪，女，1992年生。辽宁工程技术大学机械工程学院硕士研究生。
张瑜，男，1987年生。辽宁工程技术大学机械工程学院博士研究生。
邓文浩，男，1991年生。宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院硕士研究生。
