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基于深度学习模型的甘蔗转运车节点应力预测

         

摘要

甘蔗转运车负责甘蔗田间的转运工作,针对广西60%以上甘蔗种植区都是丘陵地的情况,转运车工况不同于平原地带,除了正常工作状态以外,还会出现无载重车体倾斜、过载的存在安全隐患的工作状态.在课题组自主开发的一种适于丘陵地区作业的双剪叉式可升降的转运车的基础上,为了准确预测转运车节点应力,保证转运工作的平稳高效运行,使用长短期记忆网络构建转运车关节点应力预测模型,实现对节点应力数据地预测.使用转运车工作过程中的节点应力数据进行模型训练与测试分析.试验结果表明,在短期节点应力预测中,基于长短期记忆网络(Long-Short Term Memory,LSTM)的转运车检测模型可以有效地预测节点应力变化.

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