基于VP与BP神经网络的采煤机摇臂壳体可靠性分析

发布时间：2018-10-08 15:55

【摘要】：为了提高采煤机的动态可靠性和工作效率,建立了SL1000型采煤机摇臂的刚柔耦合模型,通过动力学仿真得到了摇臂壳体应力、可靠性信息;基于BP神经网络,预测了其他工况下摇臂壳体的可靠度,分析了其与煤层坚固性系数、牵引速度及滚筒截深的关系,并优化了采煤机的牵引速度;将虚拟样机技术与BP神经网络相结合,为采煤机工作可靠性的预测提供了一种全新的理念和便捷的方法,具有重要的理论意义及较强的工程应用价值。
[Abstract]:In order to improve the dynamic reliability and working efficiency of the shearer, the rigid-flexible coupling model of the rocker arm of the SL1000 shearer is established, and the stress and reliability information of the rocker shell is obtained by dynamic simulation, which is based on the BP neural network. The reliability of rocker arm shell under other working conditions is predicted, the relationship between the reliability of rocker arm shell and coal seam firmness coefficient, traction speed and cylinder depth is analyzed, and the traction speed of shearer is optimized, and the virtual prototyping technology is combined with BP neural network. It provides a new idea and convenient method for predicting the working reliability of shearer, which has important theoretical significance and strong engineering application value.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学机械工程学院;
【基金】：中国煤炭工业科技计划项目(MTKJ2009-264)资助~~
【分类号】：TD421.6;TP183

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本文编号：2257358