基于PSO-BP神经网络的盾构刀具配置研究

• 作者: 刘进志 李素娟 牛江川 郭京波 韩利涛
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 盾构刀具 粒子群优化算法 BP神经网络 智能选型
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 运载工程
• 页码范围: 167-172
• 页数: 6页
• 分类号: U455
• 字数: 3697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2018.10.167

摘要

盾构刀具在盾构机掘进过程中起着关键的作用,其配置选型是否合理决定着工程的成败.为了对盾构刀具进行合理的配置,根据盾构刀具的配置原则,针对盾构刀具配置的地质适用性,在粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)与神经网络算法(Back propagation,BP)的基础上提出智能配置方法.建立地质条件与盾构刀具类型之间的关系模型,并利用成功的盾构施工案例作为样本数据对该模型进行训练,训练后可以利用模型智能推荐盾构刀具配置方案.利用工程案例进行测试分析,将测试结果与实际配置方案进行对比,并与BP神经网络测试结果进行比较.测试结果表明,基于PSO-BP神经网络算法不但能够很好地实现盾构刀具配置方案的合理推荐,并且在计算精度和训练时间两个方面PSO-BP神经网络算法比BP神经网络算法都有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘进志	石家庄铁道大学机械工程学院	37	160	7.0	10.0
2	牛江川	石家庄铁道大学机械工程学院	40	126	6.0	9.0
3	郭京波	石家庄铁道大学机械工程学院	58	342	9.0	16.0
4	李素娟	石家庄铁道大学信息科学与技术学院	16	33	4.0	4.0
5	韩利涛	石家庄铁道大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0