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改进的模糊化神经网络的土壤振动掘削阻力软测量模型

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成果类型:
期刊论文
作者:
张海鹰;廖建勇
通讯作者:
Zhang, H.(zhy1025888@sina.com)
作者机构:
[廖建勇; 张海鹰] College of Architecture and City Planning, Hunan City University, Yiyang 413000, China
通讯机构:
College of Architecture and City Planning, Hunan City University, China
语种:
中文
关键词:
神经网络;土壤;振动分析;清晰集;模糊集;软测量技术
关键词(英文):
Clear set;Fuzzy set;Neural networks;Soft-sensing technique;Soils;Vibration analysis
期刊:
农业工程学报
ISSN:
1002-6819
年:
2010
卷:
26
期:
6
页码:
188-192
基金类别:
(2009ck3303):湖南省科技攻关项目
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
建筑与城市规划学院
摘要:
为实现土壤振动掘削过程节能减阻, 分析了振动频率、振幅和插入速度等对土壤振动掘削阻力的影响, 并以振动频率、振幅和插入速度等特征参数作为二次变量, 采用清晰集构造模糊集方法对土壤振动掘削阻力软测量模型特征参数进行模糊化, 利用改进的模糊化神经-网络建立了土壤振动掘削阻力软测量模型.土壤振动切削力软测量实际应用结果表明, 土壤振动掘削阻力软测量值的建模精度和泛化能力是很高的, 所得的最大训练相对误差约为0.67%, 最小测试相对误差约为-0.4%, 有利于土壤振动掘削阻力的快速精确测量
摘要(英文):
In order to save energy and reduce cutting resistance in the process of vibratory excavating for rock and soil, the impacts of vibration frequency, amplitude and inserting velocity on vibratory excavating resistance from rock and soil were analyzed. Based on the method for constructing a fuzzy set by using clear sets, a soft-sensing model on vibration cutting resistance from rock and soil was brought up by using of the vibration frequency, amplitude and inserting velocity as accessorial parameters. The application results revealed that the soft sensing model was of much high modeling precision...

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