基于RBFNN的薄煤层采煤机截割性能的评价

赵丽娟; 王建勇; 刘旭南

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基于RBFNN的薄煤层采煤机截割性能的评价

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采煤机由于其高产高效,适应性强,被广泛地应用于各种地质条件的煤矿开采,因此十分有必要对采煤机的可靠性进行有效地分析.通过建立径向基神经网络,利用虚拟样机技术提取的样本数据,结合模糊数学对采煤机的截割性能进行评价分级并进行评价预测,预测的结果和实际评价效果十分接近.结果表明该模型有较高的准确性,具有一定的应用价值.

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来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2016年第3期|399-405|共7页
作者
赵丽娟; 王建勇; 刘旭南;
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作者单位

辽宁工程技术大学机械工程学院;

辽宁阜新123000;

宝塔石化集团;

宁夏银川750002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TD421.63;
关键词
采煤机; 截割性能; 评价; 径向基; 样本;

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