基于有限元和RBF神经网络的液压支架前连杆疲劳寿命预测
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简介
针对工程应用中液压支架前连杆疲劳寿命预测的需求,提出了一种基于RBF神经网络的疲劳寿命预测方法,选取5个关键设计参数为输入量,以前连杆疲劳寿命为目标函数建立了疲劳寿命预估模型。首先,运用有限元分析获得前连杆的疲劳寿命,再通过优化拉丁采样的方法获得训练样本点,并以此建立前连杆疲劳寿命的RBF神经网络预估模型,通过优化RBF神经网络的目标值和扩散值提高模型的预估精度。结果表明:优化后的前连杆疲劳寿命预估模型计算结果与测试样本点拟合精度较高,平均相对误差为6.72%,满足工程目标,适当增加训练样本点的数量有利于进一步提高疲劳寿命的预估精度。相关论文
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