本文選題：礦山路面　切入點(diǎn)：辨識　出處：《中國機(jī)械工程》2014年23期

【摘要】：提出利用經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識礦山路面的方法。建立了14自由度自卸車仿真模型,將仿真得到的座椅加速度作為網(wǎng)絡(luò)理想輸入樣本,基于逆變換原理擬合出的路面不平度作為網(wǎng)絡(luò)理想輸出樣本,通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,建立了兩者之間非線性映射模型。對擬合出的不同等級路面、各種凹坑路面及自卸車不同載重下路面不平度進(jìn)行辨識,辨識路面與測試路面相關(guān)系數(shù)高、相對誤差小,驗(yàn)證了該方法具有對復(fù)雜礦山路面的辨識能力。通過整車道路試驗(yàn),證明了該方法的準(zhǔn)確性。與自卸車常用C級路面下的平順性仿真結(jié)果的對比顯示,采用該方法得到辨識路面更加接近實(shí)際路面,達(dá)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.
【作者單位】： 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;湖南工業(yè)大學(xué);
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012AA041805) 交通運(yùn)輸部新世紀(jì)十百千人才培養(yǎng)項(xiàng)目(20120222) 湖南省科技重大專項(xiàng)(2009GK1002)
【分類號】：U416.2;U421.6

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本文編號：1694338