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摘要:
以某型掘进机可靠性研究项目为依托,基于破岩机理,利用MATLAB编制了掘进机在不同横摆速度、截割位置角度下截割不同坚固性系数岩石的程序并生成载荷文本,在动力学仿真软件ADAMS中建立了掘进机截岩的虚拟样机模型,并对不同工况载荷下的模型进行了动态仿真.采用模糊方法拟合了掘进机回转台的可靠度隶属函数,以各工况参数及相应的可靠度隶属函数值作为训练样本,提出了一种将人工神经网络与虚拟样机技术相结合分析零件可靠性的新方法.结合神经网络的推理可以预测掘进机在新工况下工作时回转台的可靠度,预测均方误差达到了6.92×10-6,对实际生产具有一定的指导意义.
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文献信息
篇名 基于VPANNs的掘进机回转台可靠性分析
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 掘进机 虚拟样机技术 回转台 人工神经网络 可靠性
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 机械科学
研究方向 页码范围 602-607
页数 6页 分类号 TD421.63
字数 3377字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.05.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵丽娟 208 1672 21.0 33.0
2 刘旭南 38 256 9.0 15.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
掘进机
虚拟样机技术
回转台
人工神经网络
可靠性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
15
总被引数(次)
206238
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