会议专题

基于新模糊化神经网络的土壤振动掘削阻力软测量模型

分析了振动频率、振幅和插入速度等对土壤振动掘削阻力的影响,并以振动频率、振幅和插入速度等特征参数作为二次变量,采用清晰集构造模糊集方法对土壤振动掘削阻力软测量模型特征参数进行模糊化,利用新模糊化神经网络建立了土壤振动掘削阻力软测量模型。土壤振动切削力软测量实际应用结果表明,土壤振动掘削阻力软测量值的建模精度和泛化能力是很高的,所得的最大训练相对误差约为0.67%,最小测试相对误差约为-0.4%。

新模糊化神经网络 振动切削 软测量技术

张海鹰 廖建勇

湖南城市学院建筑与城市规划学院

国内会议

2010年中国人工智能学会智能检测与运动控制技术会议

北京

中文

102-106

2010-08-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)