基于新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、会议论文

作者：

张海鹰;廖建勇

作者机构：

湖南城市学院建筑与城市规划学院

语种：

中文

关键词：

新模糊化神经网络;振动切削;清晰集;模糊集;软测量技术

期刊：

智能机器人

ISSN：

1816-0654

年：

2010

期：

页码：

102-106

会议名称：

2010年中国人工智能学会智能检测与运动控制技术会议

会议论文集名称：

2010年中国人工智能学会智能检测与运动控制技术会议论文集

会议时间：

2010-08-20

会议地点：

北京

会议赞助商：

中国人工智能学会

基金类别：

湖南省科技攻关项目,项目编号:JK3302；

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

建筑与城市规划学院

摘要：

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,利用新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%。

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