【摘 要】
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针对挖掘机动臂结构优化过程中需要反复调用ANSYS有限元软件,导致应力强度控制难度大、优化过程繁琐且效率低下的问题,提出一种基于BP神经网络预测动臂应力的方法。通过在挖
【机 构】
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福州大学机械工程及其自动化学院,福建中海创自动化科技有限公司,福建江夏学院工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（51405085）
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针对挖掘机动臂结构优化过程中需要反复调用ANSYS有限元软件,导致应力强度控制难度大、优化过程繁琐且效率低下的问题,提出一种基于BP神经网络预测动臂应力的方法。通过在挖掘机动臂结构优化设计软件中设定截面选取规则,选取应力普查的截面导出截面应力样本,并在MATLAB中运用BP神经网络建立挖掘机动臂应力预测模型。以中小型挖掘机动臂为例,建立基于动臂应力普查的约束,获取应力预测样本,运用建立的神经网络预测模型对动臂应力进行预测。结果表明,网络预测应力值与实验数据吻合且误差小于6.80%,建立的预测模型能提高动臂
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