基于BP神经网络的TBM刀盘关键位置应变重构

U467.4; 为解决恶劣工况下全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)关键主承力结构应变监测难、监测不准的难题,提出了一种基于BP神经网络和有限元分析的TBM刀盘关键位置应变重构方法.首先,通过静、动力学有限元分析确定了TBM刀盘关键位置,并提取了刀盘典型易损特征子结构.其次,基于有限元技术和实验设计(design of experiments,DOE)方法,分别进行了标准件和特征子结构多载荷下静力学有限元分析,并构建了载荷-应变数据库.最后,运用BP神经网络建立了标准样件和刀盘特征子结构的应变重构模型,并进行了标准样件的实验验证.结果表明,重构应变的平均误...

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Published in东北大学学报（自然科学版） Vol. 44; no. 10; pp. 1455 - 1463
Main Authors 霍军周, 葛利涵, 张占葛, 李高瑞
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 大连理工大学 机械工程学院,辽宁 大连 116024 01.10.2023
Subjects
应变重构
feature substructures
BP neural network
BP神经网络
特征子结构
实验设计
strain reconstruction
TBM cutterhead
TBM刀盘
design of experiments
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Summary:U467.4; 为解决恶劣工况下全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)关键主承力结构应变监测难、监测不准的难题,提出了一种基于BP神经网络和有限元分析的TBM刀盘关键位置应变重构方法.首先,通过静、动力学有限元分析确定了TBM刀盘关键位置,并提取了刀盘典型易损特征子结构.其次,基于有限元技术和实验设计(design of experiments,DOE)方法,分别进行了标准件和特征子结构多载荷下静力学有限元分析,并构建了载荷-应变数据库.最后,运用BP神经网络建立了标准样件和刀盘特征子结构的应变重构模型,并进行了标准样件的实验验证.结果表明,重构应变的平均误差为 10%,验证了方法的可行性,为TBM刀盘复杂结构的应变重构提供了一种可行的方法.
ISSN:1005-3026
DOI:10.12068/j.issn.1005-3026.2023.10.012