Одним из важнейших качеств, определяющих компоновку ходовой системы машины на стадии проектирования, является уплотняющее воздействие на почву. Однако отечественные нормативы этого воздействия не отвечают в полной мере требованиям современного сельского хозяйства. Обоснована необходимость анализа ходовых систем тяговых и транспортных машин, а также рекомендаций по выбору параметров для вновь создаваемой или модер-низируемой техники. Разработана база данных гусеничных сельскохозяйственных тракторов с учетом параметров: тягового класса, эксплуатационного веса, номинальной мощности двигателя, среднего давления на почву, площа-ди контактной поверхности опорной ветви гусеницы. Машины были разделены на группы по странам-производи-телям: Европа/Северная Америка и РФ/СНГ. Построены основные графические зависимости для каждой из групп машин, а также сформированы соответствующие аналитические зависимости в интервалах с наибольшей концен-трацией машин. Отметили, что с целью упрощения процедуры получения параметров уплотняющего воздействия тракторов на почву целесообразно использовать программный инструмент -искусственная нейронная сеть (или персептрон). Установили, что для решения этой задачи необходимо применить многослойный персептрон (MLP) -нейтронная сеть прямого распространения сигналов (без обратной связи). Осуществить анализ параметров хо-довых систем с учетом их уплотняющих воздействий на почву и рекомендовать выбор этих параметров для вновь создаваемых машин. Разработан программный код искусственной нейронной сети. На основе сформированной ба-зы тракторов создана и протестирована искусственная нейронная сеть. Накопленная погрешность не превышает 5 процентов, что говорит о достоверности полученных в ходе расчета искусственной нейронной сети результатов и надежности инструмента. Показали, что, оперируя исходной информацией из массива заложенных в базу данных, можно определить недостающие данные с помощью разработанной искусственной нейронной сети.Ключевые слова: сельскохозяйственный трактор, ходовая система, резиноармированная гусеница, уплотняю-щее воздействие на почву, база данных сельскохозяйственных тракторов, искусственная нейронная сеть. ■ Для цитирования: Кузьмин В.А., Федоткин Р.С., Крючков В.А. Искусственная нейронная сеть для обо-снования параметров ходовых систем тракторов / Сельскохозяйственные машины и технологии. 2017.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.