人工神经网络在模型铲刀推土阻力预测中的应用
推土铲刀、犁等地面机械触土部件的作业面大多是曲面或平面与曲面的复合，曲面形状的多样性和复杂性，导致无法对各种形状的曲面推土板均进行试验研究，同时，干扰因素过多、试验周期长、数据分散性大、重现性差等也制约了曲面推土板与土壤相互作用的试验研究。本文以典型的曲面推土板－模型铲刀为研究对象，以模型铲刀的切削角、前翻角和切削速度为输入，模型铲刀推土阻力的水平分力、垂直分力为输出建立了BP神经网络数值模拟模型。研究结果表明：结构为3×10×2的BP神经网络，有效的预测了模型铲刀的推土阻力，准确率达到94％以上，表明该BP神经网络具有良好的泛化能力，为模型铲刀推土阻力的预测提供了有力手段。
神经网络 模型铲刀 推土阻力 曲面推土板
李因武 李建桥 邹猛 崔占荣
吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室,生物与农业工程学院,长春,130025
国内会议
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2007-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）