【摘 要】
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为防止全断面掘进机滚刀磨损超限、减少刀具检修维护的费用,需要准确地对滚刀磨损进行预测。文章依据磨粒磨损机理和滚刀受力模型,推导了滚刀径向磨损量与贯入度、安装半径、刀盘转速间的数学模型;建立了基于BP神经网络的滚刀径向磨损量预测模型,并采用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别对预测模型进行优化;以中国西北地区某TBM掘进工程为实例对预测模型进行验证。结果表明:以掘进机推力、滚刀安装半径和刀盘转速作为神经网络输入节点能较为准确地预测滚刀径向磨损,且该神经网络预测模型有较高的预测精度。最后基于GA-BP神
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,四川广正科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0305905)。
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为防止全断面掘进机滚刀磨损超限、减少刀具检修维护的费用,需要准确地对滚刀磨损进行预测。文章依据磨粒磨损机理和滚刀受力模型,推导了滚刀径向磨损量与贯入度、安装半径、刀盘转速间的数学模型;建立了基于BP神经网络的滚刀径向磨损量预测模型,并采用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别对预测模型进行优化;以中国西北地区某TBM掘进工程为实例对预测模型进行验证。结果表明:以掘进机推力、滚刀安装半径和刀盘转速作为神经网络输入节点能较为准确地预测滚刀径向磨损,且该神经网络预测模型有较高的预测精度。最后基于GA-BP神
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