【摘 要】
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针对液压支架前连杆疲劳寿命值计算繁琐的问题,提出采用遗传算法优化后的BP神经网络预测液压支架前连杆疲劳寿命。首先采用最优拉丁超立方方法选取40组参数水平下的设计参数,
【机 构】
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江苏理工学院机械工程学院,江苏理工学院电气工程学院,江苏理工学院计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61305123);江苏省学研前瞻性联合研究项目(BY201302505)
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针对液压支架前连杆疲劳寿命值计算繁琐的问题,提出采用遗传算法优化后的BP神经网络预测液压支架前连杆疲劳寿命。首先采用最优拉丁超立方方法选取40组参数水平下的设计参数,然后采用ANSYS有限元分析软件计算每个参数水平下的疲劳寿命值,最后采用经遗传算法优化后的BP神经网络学习前30组数据,建立设计参数与疲劳寿命之间的神经网络模型,用剩余的10组数据检测模型预测精度。预测结果表明,遗传算法优化的BP神经网络对液压支架前连杆疲劳寿命的预测误差较小。
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