【摘 要】
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为提高盾构机在隧道施工掘进中的运动轨迹精度,降低掘进中的＂蛇行＂量,提出一种基于BP神经网络的盾构机姿态与轨迹控制参数补偿方法。首先,对影响盾构机姿态与轨迹的参数进行分
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为提高盾构机在隧道施工掘进中的运动轨迹精度,降低掘进中的＂蛇行＂量,提出一种基于BP神经网络的盾构机姿态与轨迹控制参数补偿方法。首先,对影响盾构机姿态与轨迹的参数进行分析,从而结合动量定理和动量矩定理,构建盾构机空间6自由度运动的动力学方程。其次,利用BP神经网络反向学习功能,对盾构机姿态控制参数进行预测,并借助专家知识系统的推理功能,对推进系统姿态进行调整,从而使盾构机更好地沿着预定的设计轴线掘进。最后,对新算法进行仿真,验证了算法的可行性。
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