基于BP神经网络的农机安全评价敏感性分析

罗兵; 张建敏

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基于BP神经网络的农机安全评价敏感性分析

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摘要

为减少农业机械运行过程中安全事故发生的概率,提出基于BP神经网络的农机安全评价敏感分析方法,降低农机的安全风险。通过对农机的人—机—环境系统分析,确定各项安全评价指标体系;对农机进行安全等级界定;将指标参数进行样本归一化处理,建立基于BP神经网络的安全评价敏感性映射模型;对BP神经网络数学模型和Tchaban算法进行计算分析,得到农机的安全测试预测值、敏感性系数。研究表明:构建10项二级指标信息的农机安全评价体系;确定BP神经网络结构为“9-10-1”型;农机安全风险值的分布在0.70≤Y<0.85,预测结果与实际情况较符合;Tchaban算法敏感性分析出较大的安全指标的敏感系数依次为维修人员2.42%、电气系统2.28%、作业空间2.05%。为农机产品进行模块化、系统化的方案设计优以及之后产品迭代设计提出设计指导方向。

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来源
《中国农机化学报》 |2022年第3期|120-126|共7页
作者
罗兵; 张建敏;
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作者单位

贵州大学机械工程学院;

贵州轻工职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类蔬菜收获机;农业机械化;
关键词
安全评价; 人机环境系统; 农机产品; BP神经网络; 敏感性分析;

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