摘要
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。
The 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.
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2015年第4期426-432,共7页
Journal of Changchun University of Technology
基金
福建省自然科学基金资助项目(2015J01186)
关键词
挖掘机
动臂
应力分布
特征区域
预测
excavator
boom
stress distribution
feature region
prediction.
