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基于GA-BP网络的矿山路面不平度辨识

发布时间:2018-04-01 06:25

  本文选题:矿山路面 切入点:辨识 出处:《中国机械工程》2014年23期


【摘要】:提出利用经遗传算法优化的BP神经网络辨识矿山路面的方法。建立了14自由度自卸车仿真模型,将仿真得到的座椅加速度作为网络理想输入样本,基于逆变换原理拟合出的路面不平度作为网络理想输出样本,通过网络训练,建立了两者之间非线性映射模型。对拟合出的不同等级路面、各种凹坑路面及自卸车不同载重下路面不平度进行辨识,辨识路面与测试路面相关系数高、相对误差小,验证了该方法具有对复杂矿山路面的辨识能力。通过整车道路试验,证明了该方法的准确性。与自卸车常用C级路面下的平顺性仿真结果的对比显示,采用该方法得到辨识路面更加接近实际路面,达到了提高模型仿真精度的目的。
[Abstract]:A method of mining pavement identification based on BP neural network optimized by genetic algorithm is proposed.The simulation model of 14 degree of freedom dump truck is established. The seat acceleration obtained by simulation is taken as the ideal input sample of the network, and the road roughness fitting based on the inverse transformation principle is used as the ideal output sample of the network.The nonlinear mapping model between them is established.The roughness of different grade pavement, various pit pavement and dump truck under different loads are identified. The correlation coefficient between identification and test pavement is high, and the relative error is small.It is proved that the method has the ability to identify the complex mine pavement.The accuracy of the method is proved by the road test.Compared with the simulation results of C class pavement used for dump truck, it is shown that the proposed method is more close to the actual road surface and achieves the purpose of improving the simulation accuracy of the model.
【作者单位】: 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;湖南工业大学;
【基金】:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA041805) 交通运输部新世纪十百千人才培养项目(20120222) 湖南省科技重大专项(2009GK1002)
【分类号】:U416.2;U421.6

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本文编号:1694338

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