人工神经网络在模型铲刀推土阻力预测中的应用

摘要

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。