基于径向基神经网络的液压支架前连杆可靠性评估研究
来源期刊:矿业研究与开发2019年第1期
论文作者:钱鹏 陆金桂 朱正权
文章页码:110 - 113
关键词:液压支架;前连杆;有限元分析;径向基神经网络;可靠性;
摘 要:为了解决液压支架前连杆可靠性评估困难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的液压支架前连杆可靠性评估的方法。首先使用ANSYS参数化语言APDL对液压支架前连杆进行静力分析,确定与前连杆可靠性相关的设计变量;再使用ANSYS/PDS模块结合拉丁超立方抽样法对前连杆进行可靠性分析,获取多组前连杆不同设计变量的可靠度;最后使用径向基(RBF)神经网络拟合设计变量与可靠性之间的函数关系,建立前连杆可靠性评估模型,预测前连杆的可靠度。计算结果表明,前连杆可靠度计算结果的最大相对误差为4.46%,最小误差为1.59%。证明了径向基神经网络应用于液压支架前连杆可靠性评估的可行性,为液压支架前连杆可靠性评估提供了新的方法与思路。
钱鹏,陆金桂,朱正权
南京工业大学机械与动力工程学院
摘 要:为了解决液压支架前连杆可靠性评估困难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的液压支架前连杆可靠性评估的方法。首先使用ANSYS参数化语言APDL对液压支架前连杆进行静力分析,确定与前连杆可靠性相关的设计变量;再使用ANSYS/PDS模块结合拉丁超立方抽样法对前连杆进行可靠性分析,获取多组前连杆不同设计变量的可靠度;最后使用径向基(RBF)神经网络拟合设计变量与可靠性之间的函数关系,建立前连杆可靠性评估模型,预测前连杆的可靠度。计算结果表明,前连杆可靠度计算结果的最大相对误差为4.46%,最小误差为1.59%。证明了径向基神经网络应用于液压支架前连杆可靠性评估的可行性,为液压支架前连杆可靠性评估提供了新的方法与思路。
关键词:液压支架;前连杆;有限元分析;径向基神经网络;可靠性;