基于熵权的正则化神经网络煤岩截割载荷谱预测模型

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截齿截割煤岩载荷是研制高性能采掘机械和智能化开采的重要基础,通过探究截齿截割煤岩载荷谱的变化规律和特征,为研究高效、高可靠破岩方法提供理论支撑,针对截齿破碎煤岩过程存在随机性,传统的理论推演载荷模型具有单值特性,难以准确描述任意截割条件下煤岩破碎的载荷历程,提出理论推演的截齿载荷幅值模型和有限实验载荷谱相结合方式,采用信息熵理论对理论与实验截割载荷谱进行综合,应用正则化神经网络对载荷谱综合进行模型化重构,根据最小二乘法提出基于有限载荷曲线族预测不同楔入角载荷谱的模型。结合30°~50°
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