长春工业大学学报（自然科学版）
長春工業大學學報（自然科學版）
장춘공업대학학보（자연과학판）
Journal of Changchun University of Technology(Natural Science Edition)
2015年
4期
426-432
,共7页
挖掘机%动臂%应力分布%特征区域%预测
挖掘機%動臂%應力分佈%特徵區域%預測
알굴궤%동비%응력분포%특정구역%예측
excavator%boom%stress distribution%feature region%prediction
基于分阶段拉丁超立方抽样技术确定了模式样本 ,采用蒙特卡洛模拟方法提取了结构应力特征区域 ,构建了能够有效、快速预测动臂结构应力分布的神经网络模型 ,并通过实例计算验证了方法的可行性和有效性.
基于分階段拉丁超立方抽樣技術確定瞭模式樣本 ,採用矇特卡洛模擬方法提取瞭結構應力特徵區域 ,構建瞭能夠有效、快速預測動臂結構應力分佈的神經網絡模型 ,併通過實例計算驗證瞭方法的可行性和有效性.
기우분계단랍정초립방추양기술학정료모식양본 ,채용몽특잡락모의방법제취료결구응력특정구역 ,구건료능구유효、쾌속예측동비결구응력분포적신경망락모형 ,병통과실례계산험증료방법적가행성화유효성.
T he pattern samples are obtained by phased-divided Latin Hypercube Sampling technique , and the stress feature region is obtained through Mento Calo method .We build an effective and rapid prediction model based on neural network and verify the feasibility and the effectiveness of the model .
