發(fā)布時(shí)間：2018-10-08 15:55

【摘要】：為了提高采煤機(jī)的動(dòng)態(tài)可靠性和工作效率,建立了SL1000型采煤機(jī)搖臂的剛?cè)狁詈夏Ｐ?通過動(dòng)力學(xué)仿真得到了搖臂殼體應(yīng)力、可靠性信息;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測了其他工況下?lián)u臂殼體的可靠度,分析了其與煤層堅(jiān)固性系數(shù)、牽引速度及滾筒截深的關(guān)系,并優(yōu)化了采煤機(jī)的牽引速度;將虛擬樣機(jī)技術(shù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,為采煤機(jī)工作可靠性的預(yù)測提供了一種全新的理念和便捷的方法,具有重要的理論意義及較強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)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.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：中國煤炭工業(yè)科技計(jì)劃項(xiàng)目(MTKJ2009-264)資助~~
【分類號(hào)】：TD421.6;TP183

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