【摘 要】
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为了深入研究矿用自卸车盘式制动器热—结构耦合特性,通过分析制动压力、制动初速度、盘/片摩擦因数以及等效转动惯量等对盘式制动器性能起主要影响参数,采用正交试验原理,形
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为了深入研究矿用自卸车盘式制动器热—结构耦合特性,通过分析制动压力、制动初速度、盘/片摩擦因数以及等效转动惯量等对盘式制动器性能起主要影响参数,采用正交试验原理,形成GA-BP网络训练样本,提出了将遗传算法与传统BP神经网络相结合的GA-BP网络模型引入盘式制动器热-结构耦合有限元预测模型中。研究结果表明:对于温度与应力时间历程结果,训练结果总体变化趋势与有限元仿真结果基本相同,但在个别工况曲线中,局部曲线特征存在一定差异;针对特定工况,GA-BP网络基本预测出了温度时间历程的主要特征,应力时间历程预测效果数据极值等主要信息与有限元结果则基本一致;训练的网络具有较高的逼近性能和较好的预测性能,预测与仿真最大误差仅为8%,计算精度较高。
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