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题名基于BP神经网络的挖掘机动臂应力预测
被引量：4
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作者
闫二乐
林航
林述温
杨拴强
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机构
福州大学机械工程及其自动化学院
福建中海创自动化科技有限公司
福建江夏学院工程学院
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2018年第1期59-62,103,共5页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(51405085)
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文摘
针对挖掘机动臂结构优化过程中需要反复调用ANSYS有限元软件,导致应力强度控制难度大、优化过程繁琐且效率低下的问题,提出一种基于BP神经网络预测动臂应力的方法。通过在挖掘机动臂结构优化设计软件中设定截面选取规则,选取应力普查的截面导出截面应力样本,并在MATLAB中运用BP神经网络建立挖掘机动臂应力预测模型。以中小型挖掘机动臂为例,建立基于动臂应力普查的约束,获取应力预测样本,运用建立的神经网络预测模型对动臂应力进行预测。结果表明,网络预测应力值与实验数据吻合且误差小于6.80%,建立的预测模型能提高动臂结构的优化效率。
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关键词
挖掘机动臂
应力普查
应力特征截面
BP神经网络
应力预测
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Keywords
excavator boom
stress census
stress characteristic section
BP neural network
stress prediction
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
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